|
Ushbu o'qitish usuli F. Rosenblatt tomonidan " xato signalini
|
| bet | 4/6 | | Sana | 20.05.2024 | | Hajmi | 123,46 Kb. | | #246343 |
Ushbu o'qitish usuli F. Rosenblatt tomonidan " xato signalini qayta aloqa bilan tuzatish usuli " deb nomlangan . Bu tarmoq chiqishidan uning kirishiga xato signalini uzatishni bildiradi, bu erda og'irlik koeffitsientlari aniqlanadi va ishlatiladi. Keyinchalik bu algoritm " d -qoida" deb nomlandi .
Ushbu algoritm nazorat ostidagi o'rganish algoritmlarining keng sinfiga tegishli , chunki unda nafaqat kirish vektorlari, balki chiqish vektorlarining qiymatlari ham ma'lum deb hisoblanadi, ya'ni. talabaning javobining to'g'riligini baholashga qodir bo'lgan o'qituvchi bor, ikkinchisi esa neyron tarmoqdir.
Rozenblat d- qoidasidan foydalanib, “Ta’limning yaqinlashuvi haqidagi teorema”ni isbotladi . Bu teorema shuni ko'rsatadiki, perseptron o'zi tasavvur qiladigan har qanday o'quv majmuasini o'rganishga qodir . Ammo u qanday mashg'ulotlarni taqdim eta olishi haqida hech narsa aytilmagan. Bu savolga javobni keyingi bo'limda olamiz.
Ko'p qatlamli neyron tarmoqlar Ko'p qatlamli perseptron
Qanday qilib ko'p qatlamli (ierarxik) neyron tarmoqlari sinflarning chiziqli bo'linishi talabi bilan bog'liq bo'lgan bir qatlamli neyron tarmoqlarning asosiy cheklanishini engib o'tishlari mumkin?
Ko'pincha bir vaqtning o'zida bajarib bo'lmaydigan narsalarni qismlarga bo'lish mumkin. Buning uchun neyron tarmoq qatlamlari tomonidan hal qilinadigan vazifalar o'zgartiriladi. Ma'lum bo'lishicha, 1-qavatda siz retseptorlar tomonidan qayd etilgan asosiy xususiyatlar asosida sinflarni darhol aniqlashga urinmasligingiz kerak , faqat ikkinchi darajali xususiyatlarning chiziqli ajratiladigan tizimini shakllantirishingiz kerak , 2-qavatda sinflar bilan bog'liq bo'lishi mumkin. (4-rasm).
|
4 rasm . Ikki qavatli perseptron [233]
|
Ko'p qatlamli tarmoqda oldingi qatlam neyronlarining chiqish signallari keyingi qatlamning neyronlari uchun kirish signallari rolini o'ynaydi, ya'ni. oldingi qatlamning neyronlari keyingi qatlamning neyronlari uchun retseptorlar vazifasini bajaradi .
Biz neyronlarning qo'shni qatlamlari orasidagi bog'lanishlarni to'g'ridan-to'g'ri deb ataymiz va N oraliq qatlam bilan ajratilgan qatlamlar orasidagi bog'lanishlar bilvosita N-darajali ulanishlar deb ataladi. To'g'ridan-to'g'ri bog'lanishlar bilvosita 0-darajali ulanishlardir. Ko'p qatlamli tarmoqlardagi neyronlarning oraliq qatlamlari yashirin deb ataladi.
Perseptron retseptorlarning qo'zg'alish darajasini belgilaydigan kirish tasvirini odatda unchalik ko'p bo'lmagan eng yuqori darajadagi neyronlar tomonidan aniqlangan chiqish tasviriga aylantiradi. Tarmoq ierarxiyasining yuqori darajasidagi neyronlarning qo'zg'alish holatlari kirish tasvirining ma'lum sinflarga tegishliligini tavsiflaydi.
Shunday qilib, ko'p qatlamli perseptron - bu odatda tasodifiy tanlangan chiziqli chegara funktsiyalari o'rnatiladigan ikkilamchi xususiyatlar makonida o'quv jarayonida sozlangan chiziqli qaror qoidasini amalga oshiradigan o'rgatish mumkin bo'lgan tanib olish tizimi .
|
| |
