• Takroriy neyron tarmoqlari . (Рекуррентные нейронные сети.)
    		•

    Neyron tarmoqlarning turlari




    Download 187,76 Kb.
    bet2/4
    Sana21.11.2023
    Hajmi187,76 Kb.
    #102803
    1   2   3   4
    Bog'liq
    Neyron tarmoqlarga asoslangan ma\'lumotlarni qazib olish nazariyasining umumiy ko\'rinishi

    3. Neyron tarmoqlarning turlari
    Neyron tarmoqlarning keng sinfi va ular tasniflanadigan xususiyatlar mavjud. Keling, dinamik tahlil qilish imkoniyati va olingan natijalarning samaradorligi nuqtai nazaridan naqshni aniqlash sohasida qo'llash uchun alohida qiziqish uyg'otadigan tarmoqlarning ayrim turlarini batafsil ko'rib chiqaylik.
    Takroriy neyron tarmoqlari. (Рекуррентные нейронные сети.)
    Takroriy neyron tarmoqlar bir yoki bir nechta qayta aloqaga ega bo'lganlardir (1-rasm). Fikr-mulohazalar mahalliy va global bo'lishi mumkin. Takroriy tarmoqlar odatda assotsiativ xotira yoki kirish-chiqish xaritalash tarmog'i sifatida ishlatiladi. Teskari aloqadan foydalanish neyron tarmoqlarga holatlarni ifodalash imkonini beradi, bu ularni turli signallarni qayta ishlash va boshqarish dasturlarida qulay vositaga aylantiradi [40].
    Global miqyosda ulangan takroriy tarmoqlar klassi quyidagi asosiy tarmoq arxitekturalarini o'z ichiga oladi:

    1. tashqi kirishlarga ega bo'lgan chiziqli bo'lmagan avtoregressiv tarmoqlar, ular chiqish va kirish qatlamlari orasidagi aloqadan foydalanadilar;

    2. yashirin va kirish qatlamlari orasidagi aloqa bilan to'liq bog'langan takrorlanuvchi tarmoqlar;

    3. bir nechta yashirin qatlamni o'z ichiga olgan takrorlanuvchi ko'p qatlamli perseptron, har bir hisoblash qatlamlari va kirish qatlami o'rtasida teskari aloqa mavjud;

    4. ikkinchi tartibli neyronlar yordamida ikkinchi tartibli takrorlanuvchi tarmoqlar.

    1-rasm. Takroriy tarmoq misoli.
    `Takroriy tarmoqlarning dastlabki uch turi atrof-muhit dinamikasini o'rganish uchun davlat makonidan foydalanishga imkon beradi. Ushbu yondashuv zamonaviy boshqaruv nazariyasidan kelib chiqadi va takrorlanuvchi tarmoqlarning chiziqli bo'lmagan dinamikasini o'rganishning kuchli usuli hisoblanadi.
    Takroriy tarmoqlarni o'qitish uchun bir nechta o'ziga xos tarzda turli yondashuvlar guruhlarini ajratish mumkin [41]:

    1. takrorlanuvchi neyron tarmog'ining parametrlari va uning dinamikasi o'rtasidagi ma'lum munosabatlardan foydalanish (masalan, Xakenning neyron tarmog'i va boshqa attraksion neyron tarmoqlari, ularda og'irlik koeffitsientlarini o'rnatish orqali Hebb qoidasi asosida kerakli attraktorlarni kodlash mumkin. );

    2. orqaga tarqalish turini optimallashtirish usullariga asoslangan nazorat ostida o'qitish algoritmlarini qo'llash (masalan, vaqtni orqaga yoyish algoritmlari, real vaqtda takroriy o'rganish, takroriy orqaga tarqalish va Kalman filtridan foydalangan holda algoritmlar);

    3. tarmoqni qisman takroriy deb hisoblashda nazorat ostidagi o'rganish algoritmidan foydalanish; teskari aloqa signallari alohida kirish signallari - kontekstli neyronlar sifatida ko'rib chiqiladi, natijada o'rganish vazifasi soddalashtiriladi va oldinga uzatiladigan neyron tarmoqlar uchun odatiy o'rganish algoritmlariga qisqartiriladi; o'rganishning bu turi Elman, Iordaniya va boshqalarning neyron tarmoqlarini o'z ichiga oladi;

    4. nazoratsiz o'qitish algoritmlaridan foydalanish (Kohonen o'rganish qoidasi, impulsli neyron tarmoqlarning sinaptik plastikligi);

    5. tizim parametrlarini o'zgartirishning klassik ma'nosida o'rganishning etishmasligi (noto'g'ri o'rganish) - tasodifiy qiymatlar bilan og'irlik koeffitsientlarini o'rnatish; shu bilan birga, o'rganish funktsiyalari tarmoq dinamikasini tasniflash bilan shug'ullanadigan maxsus qurilma - o'quvchiga beriladi; bu tamoyil neyron tarmoqlarning yangi paradigmasi - rezervuar hisoblashining asosini tashkil etdi.

    Rezervuarni hisoblashning asosiy g'oyasi - takrorlanuvchi neyron tarmog'idan boy dinamikaga va kuchli hisoblash qobiliyatiga ega rezervuar sifatida foydalanish. Bunday holda, rezervuar tasodifiy shakllanadi, bu esa uni o'qitish zaruratini yo'q qiladi. Rezervuar kirishiga uzluksiz signal qo'llanilganda, u ma'lum bir dinamik rejim yoki holatga kiradi. Bu holat kirish signaliga bog'liq. Rezervuar shunday tuzilganki, o'xshash kirish signallari uchun bu holat o'xshash, turli xil kirish signallari uchun esa boshqacha. Rezervuarning chiqishi maxsus qurilmalarga - o'quvchilarga ulanadi, ular suv omborining holatiga ko'ra, vazifani hal qiladilar - ular tasniflash, bashorat qilish, klasterlashni amalga oshiradilar. O'quvchilar sifatida oddiy o'rganish algoritmlariga ega statik o'quv mashinalaridan foydalanish mumkin. Shunday qilib, rezervuar o'z holatiga kirish tasvirining dinamikasini birlashtiradi va o'quvchilar suv omborining holati bo'yicha kirish tasvirini taniydilar.



    Download 187,76 Kb.
    1   2   3   4




    Download 187,76 Kb.