Snt, odatda oddiygina neyron tarmoqlari



Download 68,57 Kb.
bet3/9
Sana05.04.2023
Hajmi68,57 Kb.
#924954
1   2   3   4   5   6   7   8   9
Bog'liq
Sunʼiy neyron tarmoqlari

Oʻrganish darajasi[tahrir | manbasini tahrirlash]
Oʻrganish tezligi modelning har bir kuzatishdagi xatolarni tuzatish uchun koʻrsatadigan tuzatish qadamlari hajmini belgilaydi.[50] Yuqori oʻrganish tezligi mashgʻulot vaqtini qisqartiradi, ammo past aniqlik bilan, pastroq oʻrganish koʻproq vaqt talab etadi, lekin aniqroq boʻlishi mumkin. Quickprop kabi optimallashtirishlar, birinchi navbatda, xatolarni minimallashtirishni tezlashtirishga qaratilgan boʻlsa, boshqa yaxshilanishlar asosan ishonchlilikni oshirishga harakat qiladi. Tarmoq ichidagi tebranishlarni, masalan, ulanish ogʻirliklarining oʻzgarishini oldini olish va konvergentsiya tezligini yaxshilash uchun takomillashtirish moslashtirilgan oʻrganish tezligidan foydalanadi, bu mos ravishda oshiradi yoki kamayadi.[51] 0 ga yaqin momentum gradientni taʼkidlaydi, 1 ga yaqin qiymat esa oxirgi oʻzgarishlarni taʼkidlaydi.
Narx funksiyasi[tahrir | manbasini tahrirlash]
Xarajat funksiyasini ad hoc aniqlash mumkin boʻlsa-da, koʻpincha tanlov funksiyaning kerakli xususiyatlari (masalan, qavariqlik) yoki modeldan kelib chiqqanligi sababli aniqlanadi (ehtimollik modelida modelning orqa ehtimoli teskari sifatida ishlatilishi mumkin).
Orqaga tarqalish[tahrir | manbasini tahrirlash]
Orqa tarqalish — bu oʻrganish jarayonida aniqlangan har bir xatoni qoplash uchun ulanish ogʻirliklarini sozlash uchun ishlatiladigan usul. Ogʻirlikni yangilash stokastik gradient tushishi yoki boshqa usullar orqali amalga oshirilishi mumkin, masalan, Extreme Learning Machines,[52] „No-prop“ tarmoqlari,[53] orqaga yoʻl qoʻymasdan mashq qilish,[54] „vaznsiz“ tarmoqlar,[55][56] ][56] va koNTektsionist boʻlmagan neyron tarmoqlar.
Paradigmalarni oʻrganish[tahrir | manbasini tahrirlash]
Uchta asosiy taʼlim paradigmalari nazorat ostida oʻrganish, nazoratsiz oʻrganish va mustahkamlovchi oʻrganishdir. Ularning har biri maʼlum bir oʻquv vazifasiga mos keladi

Download 68,57 Kb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   2   3   4   5   6   7   8   9




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish