Neyron tarmoq asoslari va uni chuqur o'rganish

Обновление скрытых слоев. Применяя алгоритм обратного распространения, мы движемся назад по скрытым слоям,обновляя веса связей,дотех пор,пока не дой-дем до входного слоя. На рис. 2.10 выделена связь между двумя скрытыми слоями.
Yashirin qatlamlarni yangilash. Backpropagation algoritmini qo'llagan holda, biz yashirin qatlamlar bo'ylab orqaga qarab, bog'lanish og'irliklarini yangilab, shu vaqtgacha, biz kirish qatlamiga yetguncha. 2.10 rasmda ikkita yashirin qatlamlar orasidagi aloqa ta'kidlangan.

Чтобы обновить вес этой связи, мы берем дельту, вычисленную на предыдущем шаге, и умножаем ее на значение активации нейрона предыдущего слоя и на ско-рость обучения.

Ushbu ulanishning og'irligini yangilash uchun biz avvalgi bosqichda hisoblangan deltani olamiz va uni oldingi qavat neyronining faollashuv qiymati va mashg'ulot tezligiga ko'paytiramiz.

Скрытый слой

(слой k)

Скрытый

(слой

слой

j )

Скрытый

(слой

слой

i )

Рис. 2.10  Связи между скрытыми слоями
Yashirin qatlamlar orasidagi aloqalar

Сложив с предыдущим значением веса, мы получаем обновленное значение:

Oldingi vazn qiymatini qo'shsak, biz yangilangan qiymatga ega bo'lamiz:


W_{k, j} ← W_{k, j} + α × a_k × _j.

Веса и смещения, ответственные за ошибку, уменьшаются, чтобы уменьшить сигнал от них. Веса и смещения для связей, по которым поступали сигналы, под-держивающие правильные ответы, увеличиваются. Нахождение оптимальных значений весов – итеративный процесс, состоящий из нескольких шагов.

Xatolik uchun javobgar bo'lgan og'irliklar va uzilishlar ular orqali signalni kamaytirish uchun kamayadi. To'g'ri javoblarni qo'llab-quvvatlovchi signallarni qabul qilgan havolalarning og'irligi va pasayishi ortadi. Optimal vaznlarni topish bir necha bosqichlardan iborat bo'lgan iterativ jarayondir.