Neyron turlarini o’qitish algoritmlari. Xatoliklarni teskari tarqatish usullari Fan: Tizimlar nazariyasi

Sun’iy neyron haqida tushuncha

Ulanishlar deyiladi qirralar. Neyronlar va qirralar odatda a ga ega vazn bu o'rganishni davom ettirishga moslashtiradigan narsa. Og'irligi ulanish paytida signal kuchini oshiradi yoki kamaytiradi. Neyronlarning chegarasi bo'lishi mumkin, shunda signal faqat yig'ilgan signal ushbu chegarani kesib o'tgan taqdirdagina yuboriladi. Odatda neyronlar qatlamlarga birlashtiriladi. Turli qatlamlar o'zlarining kirishlarida turli xil o'zgarishlarni amalga oshirishi mumkin. Signallar birinchi qatlamdan (kirish qatlami), oxirgi qatlamga (chiqish qatlami), ehtimol qatlamlarni bir necha marta bosib o'tgandan keyin o'tadi.

Sun’iy neyron tarmoqlari tarixi

Uorren Makkullox va Valter Pitts (1943) neyron tarmoqlar uchun hisoblash modelini yaratish orqali mavzuni ochdi. 1940-yillarning oxirida, D. O. Hebb mexanizmiga asoslangan o'quv gipotezasini yaratdi asab plastisiyasi deb tanilgan Xebbiylarni o'rganish. Farley va Uesli A. Klark (1954) birinchi bo'lib Hebbian tarmog'ini simulyatsiya qilish uchun "kalkulyator" deb nomlangan hisoblash mashinalaridan foydalangan. Rozenblat (1958) yaratgan pertseptron.Ko'p qatlamli birinchi funktsional tarmoqlar tomonidan nashr etilgan Ivaxnenko va 1965 yilda Lapa, sifatida Ma'lumotlar bilan ishlashning guruh usuli. Uzluksiz orqaga surish asoslari kontekstida olingan boshqaruv nazariyasi tomonidan Kelley 1960 yilda va tomonidan Bryson 1961 yilda, ning tamoyillaridan foydalangan holda dinamik dasturlash.

Neyron turlarini o’qitish algoritmlari

Neyron tarmoqlari misollarni qayta ishlash orqali o'rganadi (yoki o'qitiladi), ularning har biri ma'lum bo'lgan "kirish" va "natija" ni o'z ichiga oladi, bu ikkalasi o'rtasida aniqlik tarkibidagi ma'lumotlar assotsiatsiyasini shakllantiradi. Nerv tarmog'ini keltirilgan misoldan o'rgatish odatda tarmoqning qayta ishlangan chiqishi (ko'pincha bashorat qilish) va maqsadli chiqish o'rtasidagi farqni aniqlash orqali amalga oshiriladi. Bu xato. Keyin tarmoq o'z qoidalariga binoan va ushbu xatolik qiymatidan foydalangan holda o'z vaznli assotsiatsiyalarini sozlaydi. Ketma-ket tuzatishlar neyron tarmoqni maqsadli chiqishga tobora ko'proq o'xshash ishlab chiqarishni keltirib chiqaradi. Ushbu tuzatishlarning etarli sonidan so'ng ma'lum mezonlarga asoslanib, mashg'ulot tugatilishi mumkin. Bu sifatida tanilgan nazorat ostida o'rganish.