Sant peterburg

Bilimlarning sun'iy neyron tarmoqlari ko'rinishida ifodalanishi.
Sun'iy neyron tarmoqlarda (ANN) bilim shakllanadi
s-qavatning i-neyronining faollashuv funktsiyasi ,
wo ij j
[
o'rganish, unda tugun elementlari yodlangan ma'lumotlarga mos ravishda
sozlanadi. Bunday xaritalar to'plami
Y x WW WX ]]].
Shaklda. 2.6 uch qatlamli o'rgatiladigan ANNning tuzilishini ko'rsatadi
va eng qiyin ishlov berish vazifalarini hal qilish uchun ishlatiladi
Bu yerda ÿ neyronning statik xarakteristikasi - uning vazifasi
barcha qatlamlarning neyronlari uchun og'irliklar. Ishlatilgan xato funksiyasi
va faollashtirish funktsiyasidan keyin neyronning chiqishi
umumlashtirishga , ya'ni . to'liq bo'lmagan ma'lumotlar bilan muammoni hal qilish
[
Berilgan kirish uchun kerakli va haqiqiy chiqish o'rtasidagi bog'liqlik
xaritasiga har bir qatlamning hissasiga proportsionaldir
ÿÿ ÿÿ ÿ ÿ
ANNning assotsiativ tuzilishida eslab qoladi va faollashadi.
Perseptronning o'quv jarayoni barchada og'irliklarni tanlashdan iborat
kirishlarni chiqishlarga xaritalash sifatida. Ular jarayonda shakllanadi
ÿ ÿ ()
[ ÿÿ
[3] [3] [2] [2] [1] [ ]
,
71
bir]
n
[ ] [ ] [ ] s s s ou iii
ÿ
0
[bir]
j
j
ÿ
[ ] s ss
ÿ
n
[ [ u
wo ij j
0
[ ÿÿ i
]
bir]
i
ÿ
[ ] [ ss
Machine Translated by Google

---

72
Guruch. 2.6. Uch qavatli perseptron diagrammasi.
.
, Ep gradientiga mutanosib
Shunday qilib, haqiqiy va kerakli o'rtasidagi farq
Treningning maqsadi neyronlarning barcha og'irliklarini shu tarzda tuzatishdir
w
E \u003d ÿ Ep . Bundan tashqari, gradientga qaraganda yuqori o'rganish
tezligini ta'minlaydigan evristik sozlash algoritmlari ham mavjud.
)
algoritm.
ÿ ÿ ÿ ÿ
[ w
Xato funktsiyasini minimallashtirish uchun standart algoritm E
0 ÿÿ
ÿ
barcha misollar bo'yicha o'rtacha olingan natijalar minimal edi.
E
[s] (s = 1, 2, 3) o'zgarishi
,
-
,
ÿwÿ qo'shish
EE dy ÿÿ ÿ 2
Bu erda Eÿ - bog'liqlikning p-misolining ko'rsatish xatosi (p=1,...P).
bosqichma-bosqich gradient tushishga asoslangan. Tarmoqning
kirishlari treningga mos keladigan vektorlar bilan ketma-ket oziqlanadi
tasvirlar. Har bir vazn misoli uchun wÿ
1 ÿ ÿÿ (
Agar ÿ parametri etarlicha kichik bo'lsa, bu protsedura minimallashtiradi
2
p
[ ]
s
ip
p
p
ip
]
pi
ij
s
ij
[lar]
Machine Translated by Google

---

73
kuchaytirilgan, qolganlari esa bostirilgan. Bu tamoyil fiziolog hisoblanadi
ular bilan va asosiy xususiyatlarni ajratib ko'rsatish. Shuning uchun o'z-o'zini
o'rganadigan ANN ko'pincha "xom" ni oldindan qayta ishlash uchun ishlatiladi.
Hebb 1949 yilda tabiiy neyron tarmoqlarda kashf etilgan. Ustida
kirish tasvirlari (2.7 va 2.8-rasm). Ma'lumotlarni siqish va qisqartirish
ularning ortiqchalik darajasi keyingi ishni osonlashtirishi mumkin
va chiqadi. Natijada, eng yuqori chiqishga ega neyronning chiqishi