Mavzu: Ko'p yadroli protsessorlar arxitekturasi



Download 1,01 Mb.
bet2/3
Sana17.01.2023
Hajmi1,01 Mb.
#900080
1   2   3
Bog'liq
B b m Mustaqil ish

. Modellar sinfini transversal bo'lganlar kichik sinfiga eheklash strukturaviy tasvirlar darajasida murakkab tizimlarni o'rganishni sezilarli darajada soddalashtirishga imkon beradi. Vaqtni modellashtirishga ko'ra, neyron tarmoqlar real va diskret vaqtda ishlaydigan tarmoqlarga bo'linadi. Diskret vaqtda ishlaydigan tarmoqlar ko'p hollarda takroriy munosabatlar tizimlari bilan tavsiflanadi va dasturiy ta'minotda osonlik bilan amalga oshiriladi, bu ularni aeronavigatsion axborotni qayta ishlashning amaliy muammolarini hal qilish vositasi sifatida keng qo'llash imkonini beradi.

    • . Modellar sinfini transversal bo'lganlar kichik sinfiga eheklash strukturaviy tasvirlar darajasida murakkab tizimlarni o'rganishni sezilarli darajada soddalashtirishga imkon beradi. Vaqtni modellashtirishga ko'ra, neyron tarmoqlar real va diskret vaqtda ishlaydigan tarmoqlarga bo'linadi. Diskret vaqtda ishlaydigan tarmoqlar ko'p hollarda takroriy munosabatlar tizimlari bilan tavsiflanadi va dasturiy ta'minotda osonlik bilan amalga oshiriladi, bu ularni aeronavigatsion axborotni qayta ishlashning amaliy muammolarini hal qilish vositasi sifatida keng qo'llash imkonini beradi.

Neyron modellashtirish

Neyron modellashtirish


Sun'iy neyron tarmoqlari (SNT) axborot modellarini ifodalash uchun qulay va tabiiy asosdir. Neyron tarmoqni rasmiy ravishda to‘liq mahalliy ishlaydigan va bir yo‘nalishli ulanishlar ( sinapslar deb ataladi ) bilan birlashtirilgan oddiy 1 ishlov berish elementlari ( neyronlar deb ataladi ) to‘plami sifatida aniqlash mumkin. Tarmoq tashqi dunyodan ma'lum bir kirish signalini oladi va uni har bir qayta ishlash elementida transformatsiyalar bilan o‘zidan o‘tkazadi. Shunday qilib, - tarmoq ulanishlari orqali o‘tadigan signal jarayonida u qayta ishlanadi, natijada -
ma'lum bir chiqish signali.

. Kattalashtirilgan shaklda SNT kirish va chiqish

. Kattalashtirilgan shaklda SNT kirish va chiqish

o‘rtasidagi funktsional yozishmalarni amalga oshiradi va F tizimining G axborot modeli bo‘lib xizmat qilishi mumkin. Agar tarmoqning strukturaviy murakkabligi va neyronlarning o‘tish funktsiyalarida chiziqli bo‘lmaganligi uchun talablar osongina qondirilsa, neyron tarmoq tomonidan aniqlangan funktsiya o‘zboshimchalik bilan bo‘lishi mumkin. Har qanday tizim funktsiyasini F ni oldindan belgilangan aniqlik bilan ifodalash qobiliyati neyron tarmog’ini umumiy maqsadli kompyuter sifatida belgilaydi.


Download 1,01 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   2   3




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish