Neyron tarmoq asoslari va uni chuqur o'rganish

Глава 2


Neyron tarmoq asoslari va uni chuqur o'rganish

Oyoqlaringiz havoda qotirilib

va boshim erga tegib tursa
Xiyonat qilishga harakat qiling va uni aylantiring.
Boshingiz birdan portlaydi
Ammo unda hech narsa yo‘q.
Va o‘zingizdan so’raysiz:
Mening ongim qayerda?
– The Pixies, «Where is My Mind?»


Neyron tarmoqlari

Neyron tarmoqlar hayvonlarning miyasi bilan bir qator umumiy xususiyatlarga ega bo'lgan hisoblash modelidir, unda ko'plab oddiy bloklar markaziy boshqaruv bloki bo'lmaganda parallel ravishda ishlaydi. Blokdagi og'irliklar - neyron tarmoqlarda ma'lumotni uzoq muddatli saqlashning asosiy vositasi, og'irliklarni yangilash esa yangi ma'lumotlarni o'rganishning asosiy usuli hisoblanadi.

Нейронные сети – это вычислительная модель, имеющая ряд общих черт с мозгом животного, в котором множество простых блоков параллельно работает в отсут-ствие центрального управляющего блока. Веса блоков – основное средство долго-временного запоминания информации в нейронных сетях, а обновление весов – основной способ обучения новой информации.

5888. 
      
5889. 
      главе 1 мы обсуждали представление модели в виде системы уравнений Ax = b.
      

5888. 
      контексте нейронных сетей матрица A по-прежнему содержит входные данные, а вектор-столбец b – выходные метки для каждой строки матрицы A. В качестве вектора параметров x выступают веса связей между блоками сети. Поведение нейронной сети зависит от ее архитектуры. Архитектура сети определяется (час­ тично) следующими характеристиками:
      
5889. 
      количество нейронов; 
      
5890. 
      количество слоев; 
      
5891. 
      типы связей между слоями.
      
5892. 
      
5893. 
      1-bo'limda biz modelni Ax = b tenglamalar tizimi sifatida taqdim etishni muhokama qildik.
      
5894. 
      
5895. 
      Neyron tarmoqlari nuqtai nazaridan, A matritsasi hali ham kirish ma'lumotlarini o'z ichiga oladi va b ustunlar vektori A matritsasining har bir qatori uchun chiqish belgilarini o'z ichiga oladi. Neyron tarmog'ining xatti-harakati uning arxitekturasiga bog'liq. Tarmoq arxitekturasi quyidagi xususiyatlar bilan aniqlanadi (qisman):
      

neyronlar soni;
qatlamlar soni;
qatlamlar orasidagi munosabatlar turlari.

5888. 
      



Самый известный и простой для понимания тип нейронной сети – много-слойная сеть прямого распространения. У нее имеется входной слой, один или несколько скрытых слоев и один выходной слой. Число нейронов в каждом слое может быть различно, и каждый нейрон одного слоя связан со всеми нейронами соседних слоев. Связи между нейронами образуют ациклический граф, показан-ный на рис. 2.1.

Neyron tarmog'ining eng mashhur va tushunarli turi to'g'ridan-to'g'ri tarqatishning ko'p qatlamli tarmog'i. U kirish qatlami, bir yoki bir nechta yashirin qatlamlar va bitta chiqish qatlamiga ega. Har bir qatlamdagi neyronlar soni har xil bo'lishi mumkin va bitta qatlamning har bir neyroni qo'shni qatlamlarning barcha neyronlariga bog'langan. Neyronlar orasidagi aloqalar sekstda ko'rsatilgan asiklik grafikni hosil qiladi. 2.1.

54  Neyron tarmoq asoslari va uni chuqur o'rganish

Kirivchi Kiruvchi Yashirin Yashirin Chiquvchi

Ma’lumot qatlam qatlam 1 qatlam 2 qatlam
Входные Входной Скрытый Скрытый Выходной
значения слой слой 1 слой 2 слой