Ko'z, burun, og'iz sohalari (qiymatlar yuz sohasiga qarab normallashtirildi)

n
y- -mkj-aj-mk0, (3.10)


j-bir


qayerdaaj—j- neyronning kirishi;n- kirishlar soni,mkj- vazn koeffitsientij- kirish, mk0- nol og'irlik, neyronni kvantlash kaliti uchun javobgardir.


Shuni ta'kidlash kerakki, neyronlar tarmog'ini standart algoritm bo'yicha o'rgatish

16. 
    rekord barqarorlik va chiziqli hisoblash murakkabligiga ega. Standartlashtirilgan algoritm [16] mutlaqo barqaror, chunki u iterativ emas (neyron vazni koeffitsientlari uchun yo'naltirilgan iterativ qidiruvni istisno qiladi). Aslida, standart o'rganish algoritmi butunlay deterministikdir, chunki u belgilarni noyob tarzda hisoblab chiqadi
    

152
va matematik taxminlar vektori va "Do'st" tasvirining biometrik parametrlarining standart og'ishlari, shuningdek "Begona" tasvirlarining standart og'ishlar vektori haqidagi bilimlarga asoslangan neyronlarning vazn koeffitsientlarining qiymatlari. .


Aslida, GOST R 52633.5-2011 bo'yicha o'qitilgan PBK neyron tarmog'i chiziqli klassifikator bo'lib, ko'p sonli neyronlar bilan u xususiyat maydonini chiziqli bo'lmagan ajratishni amalga oshiradigan kvadrat shakllar tarmog'ining emulyatoriga aylanadi. Bunday NPFClarni yaratish "o'lchovlilik la'nati" va yuqori o'lchamli xususiyatlarning korrelyatsiya matritsalarini teskari o'zgartirish muammosining yomon shartliligi bilan kurashish usullaridan biridir [R].


Ko'pgina hisoblash algoritmlarining yomon shartliligi muammosi zamonaviy fan va texnologiya sohasidagi eng muhim muammolardan biridir. Bu muammo ba'zan majoziy ma'noda "o'lchovlilik la'nati" deb ataladi. Bu masala chiziqli tenglamalar sistemalarini yechish yoki matritsalarni invertatsiya qilish masalalari bilan bog‘liq holda eng chuqur o‘rganilgan [75, 85]. “Matritsa sifati” ni nazorat qilish uchun maxsus parametr joriy qilingan va keng qoʻllanilmoqda (shart raqami shart[[]A]). Parametr "matritsa sifati" yoki shart[A] 1 dan ∞ gacha o'zgarishi mumkin va mohiyatiga ko'ra, dastlabki ma'lumotlarning xatosi uchun kuchaytiruvchi omil hisoblanadi. Qachon shart[A] = 1 boshlang'ich ma'lumotlarning xatosi oshirilmaydi. Qachon shart[A] > 1, yakuniy natijaning xatosi uning shartliligi soniga mutanosib ravishda ortadi.