Snt, odatda oddiygina neyron tarmoqlari


Umumlashtirish va statistika



Download 68,57 Kb.
bet8/9
Sana05.04.2023
Hajmi68,57 Kb.
#924954
1   2   3   4   5   6   7   8   9
Bog'liq
Sunʼiy neyron tarmoqlari

Umumlashtirish va statistika[tahrir | manbasini tahrirlash]
Maqsadlari koʻrinmas misollarni yaxshi umumlashtiradigan tizim yaratish boʻlgan ilovalar ortiqcha oʻqitish imkoniyatiga duch kelishadi. Ikkita yondashuv ortiqcha mashgʻulotlarni hal qiladi. Birinchisi, ortiqcha treninglar mavjudligini tekshirish va umumlashtirish xatosini minimallashtirish uchun giperparametrlarni tanlash uchun oʻzaro tekshirish va shunga oʻxshash usullarni qoʻllashdir.
Bu kontseptsiya probabilistik (Bayesian) doirada paydo boʻladi, bu erda tartibga solish oddiyroq modellarga nisbatan kattaroq oldingi ehtimollikni tanlash orqali amalga oshirilishi mumkin.Bundan tashqari, statistik oʻrganish nazariyasida, maqsad ikkitadan ortiq miqdorni minimallashtirishdan iborat: „ampirik risk“ va „tarkibiy xavf“, bu taxminan oʻquv majmuasi ustidagi xatoga va koʻrinmas maʼlumotlarning haddan tashqari moslashuvi tufayli taxmin qilingan xatoga mos keladi.
Oʻrtacha kvadrat xatolik (MSE) xarajat funksiyasidan foydalanadigan nazorat qilinadigan neyron tarmoqlari oʻqitilgan modelning ishonchliligini aniqlash uchun rasmiy statistik usullardan foydalanishi mumkin. Tasdiqlash toʻplamidagi MSE farqni baholash sifatida ishlatilishi mumkin. Shu tarzda oʻtkazilgan ishonch tahlili, agar chiqish ehtimoli taqsimoti bir xil boʻlsa va tarmoq oʻzgartirilmasa, statistik jihatdan haqiqiy hisoblanadi.
Kategorik maqsadli oʻzgaruvchilar uchun neyron tarmogʻining chiqish qatlamiga (yoki komponentlarga asoslangan tarmoqdagi softmax komponentiga) softmax faollashtirish funksiyasini, logistik funksiyani umumlashtirishni belgilash orqali natijalarni posterior ehtimolliklar sifatida talqin qilish mumkin. Bu tasniflashda foydalidir, chunki u tasniflashda aniqlik oʻlchovini beradi.
Softmax faollashtirish funksiyasi:
��=���∑�=1����
Tanqid[tahrir | manbasini tahrirlash]
Trening[tahrir | manbasini tahrirlash]
Neyron tarmoqlarning, xususan, robototexnika sohasidagi keng tarqalgan tanqidi shundaki, ular haqiqiy hayotda ishlash uchun juda koʻp tayyorgarlikni talab qiladi. Potensial yechimlar misol boʻyicha tarmoq ulanishlarini oʻzgartirishda unchalik katta qadamlar qoʻymaydigan raqamli optimallashtirish algoritmidan foydalangan holda tasodifiy aralashtirib yuboriladigan oʻquv misollarini oʻz ichiga oladi, misollarni mini-toʻplamlar deb ataluvchi guruhlarda guruhlash va/yoki rekursiv eng kamini kiritish. CMAC uchun kvadratlar algoritmi.[73]

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