|
To‘g‘ri tarqalgan to‘rlar (teskari aloqasiz)
|
| bet | 25/44 | | Sana | 31.01.2024 | | Hajmi | 2,17 Mb. | | #149710 |
Bog'liq 1-ma’ruza. Berilganlarni intellektual tahliliga kirishTo‘g‘ri tarqalgan to‘rlar (teskari aloqasiz)
|
Rekurrent to‘rlar (teskari aloqali)
|
Afzalliklari
|
Oson realizatsiya.
Kafolatlangan (matematik isbotlangan) yaqinlashuvchi hisoblash.
|
Neyron to‘rlari sonining kamligi (to‘g‘ri tarqalgan to‘rlarga nisbatan)
|
Kamchiliklari
|
Masala murakkabligi oshishi bilan neyronlar sonining tez o‘sishi.
|
Yaqinlashuvchi hisoblashni ta’minlovchi qo‘shimcha shartlarning kerakliligi.
|
Neyroto‘rlarni o‘rgatish algoritmi – to‘rni talab etilgandek ishlatish maqsadida arxitektura, sinaptik bog‘lanishlar vazni va o‘rgatuvchi tanlov bo‘yicha neyron ostonalarini sozlash protsedurasidir. O‘rgatishning asosiy paradigmalari:
“O‘qituvchili o‘rgatish” – o‘rgatuvchi tanlovda kirish-chiqish juftliklari, ya’ni, har bir kirish uchun to‘g‘ri javoblar (to‘rlarning chiqishi) ma’lum bo‘ladi.
“Yordam bilan o‘rgatish” – to‘g‘ri javoblar ma’lum emas, lekin, to‘r chiqishi to‘g‘riligining kritik bahosi ma’lum.
“O‘qituvchisiz o‘rgatish” – o‘rgatish tanlovi sifatida faqat kirish qiymatlaridan foydalaniladi.
“Aralash o‘rgatish” – bir qism vaznlar “o‘qituvchili o‘rgatish” orqali, qolgan o‘z-o‘zini o‘rgatish bilan topiladi.
Neyroto‘rni o‘rgatuvchi genetik algoritm bu – neyroto‘rni optimal arxitekturasini evolyutsion yo‘l bilan topuvchi algoritmdir. Bir nechta to‘rlar tasodifiy arxitektura bilan yaratiladi. Har bir to‘r genetik kodning xromosomasi sifatida qaralishi mumkin. Xromosomalar ustida chatishtirish (crossover), urchitish, mutatsiya amallari bo‘lishi mumkin. Moslashish (fitness) funksiyasini hisoblashda berilgan qadamdagi eng optimal to‘rlar arxitekturasi tanlanadi.
|
| |
