Robototexnikadagi boshqaruv tizimlari: ko'rib chiqish Anood Ibrohim1, Reba Rachel Alexander1

Ildiz MSE




Xatoni hisoblash printsipi barcha holatlarda bir xil. Har bir to'plam uchun biz xatoni hisoblaymiz, uni ideal javobdan ayiramiz. Bundan tashqari, biz uni kvadratga aylantiramiz yoki bu farqdan kvadrat tangensni hisoblaymiz, shundan so'ng olingan sonni to'plamlar soniga bo'lamiz.
Vazifa
Endi o'zingizni sinab ko'rish uchun sigmasimon va MSE yordamida berilgan neyron tarmog'ining natijasini va uning xatosini hisoblang.
Ma'lumotlar: I1 = 1, I2 = 0, w1 = 0,45, w2 = 0,78, w3 = -0,12, w4 = 0,13, w5 = 1,5, w6 = -2,3.
Shunga ko'ra, neyron tarmoq kirish sifatida ikkita raqamni oladi va chiqishda boshqa raqamni berishi kerak - javob. Endi neyron tarmoqlarning o'zlari haqida.
Neyron tarmoq nima?


Neyron tarmoq - bu sinapslar orqali bog'langan neyronlar ketma-ketligi. Neyron tarmog'ining tuzilishi dasturlash dunyosiga to'g'ridan-to'g'ri biologiyadan kelgan. Ushbu tuzilma tufayli mashina turli xil ma'lumotlarni tahlil qilish va hatto yodlash qobiliyatiga ega bo'ladi. Neyron tarmoqlar nafaqat kiruvchi ma'lumotni tahlil qilish, balki ularni xotiradan qayta tiklashga ham qodir. Qiziqqanlar uchun TED Talks dan 2 ta videoni tomosha qilishni unutmang: Video 1 , Video 2). Boshqacha qilib aytganda, neyron tarmoq - bu elektr impulslari shaklida ma'lumot uzatuvchi millionlab neyronlarni o'z ichiga olgan inson miyasining mashina talqini.
Neyron tarmoqlar nima?
Hozircha biz neyron tarmoqlarning eng asosiy turi bo'yicha misollarni ko'rib chiqamiz - bu uzatish tarmog'i (bundan buyon matnda FNS deb yuritiladi). Bundan tashqari, keyingi maqolalarda men ko'proq tushunchalar bilan tanishaman va sizga takroriy neyron tarmoqlar haqida gapirib beraman. DSS, nomidan ko'rinib turibdiki, neyron qatlamlarning ketma-ket ulanishiga ega bo'lgan tarmoq bo'lib, unda ma'lumotlar har doim faqat bitta yo'nalishda ketadi.
Neyron tarmoqlar nima uchun?
Neyron tarmoqlar inson miyasiga o'xshash analitik hisob-kitoblarni talab qiladigan murakkab muammolarni hal qilish uchun ishlatiladi. Neyron tarmoqlar uchun eng keng tarqalgan foydalanish: