|
Neyron tarmoqlar (qisqacha nazariy ma’lumot)
|
| bet | 3/5 | | Sana | 17.12.2023 | | Hajmi | 198.5 Kb. | | #121268 |
Bog'liq SARVAR 1 1111111111, Вариант 2, Ehtiyoji yuqori bo\'lgan 10 kasb, Atatek shejiresiniń násilshilikte qollanılıwı, Porodalardıń násilshilik jumıslarında qollanılıwı, Porodalardıń násilshilik jumıslarında qollanılıwı, bekzod3 baxt, 88 Iqtisod va biznes Mavzu Ishlab chiqarish jarayonini tashkil etishda, Doc1, 7.Raqobatning mohiyati, shakllari va usullari., 01- масалалар ТАХЛАШ, 6-Seminar jumısı, 5-Seminar jumisis, CАРИМСАКОВ АЛИЖОНNeyron tarmoqlar (qisqacha nazariy ma’lumot)
Sun'iy neyron tarmoqlar yordamida hal qilinadigan masalalarning asosiy turlari tarmoqlar (NN) tasniflash va regressiya hisoblanadi. Ba'zi boshqa usullar bilan solishtirganda mashina o'rganish, neyron tarmoqlari bir qator afzalliklarga ega: mustaqil qilish qobiliyati muammoni hal qilish uchun muhim bo'lgan omillarni aniqlash, o'rganish va keyingi o'qitish qobiliyati; ma'lumotlardagi "shovqin" ga qarshilik, universallik. NS ning kamchiliklari orasida yuqori hisoblash resurslariga bo'lgan talablar, o'quv ma'lumotlarining hajmi va xilma-xilligi; lekin ayni paytda "ortiqcha mashq qilish" xavfi mavjud. Bundan tashqari, NN tomonidan olingan natijalar qiyin insoniy nuqtai nazardan tushuntirish mumkin.
Tarixiy jihatdan birinchi keng tarqalgan NN modeli perseptron bo'lib, unda datchiklardan keladigan signallar assotsiativ elementlarga, keyin esa reaksiyaga kirishuvchi elementlarga uzatiladi elementlar. Perseptronning chiqishi uning kirishlaridagi qiymatlarning chiziqli birikmasidir (xi) va "ulanishlar" da mos keladigan og'irliklar (wi) – rasmga qarang. 1. Hozirda foydalanilayotgan NS, masalan odatda kirish qatlami, chiqish qatlami va ixtiyoriy sonli oraliq qatlamga ega (yashirin) qatlamlar.
Neyron tarmoq modeli sozlamalari
Boshqa mashina o'rganish algoritmlaridan farqli o'laroq, muvaffaqiyatning asosiy komponenti bu erda kirish parametrlarini tanlash; neyron tarmoq modelini yaratishda AI muhandisining asosiy vazifasi neyron tarmoq xususiyatlarini tanlashdir. Yaqinda algoritmlar paydo bo'lgan bo'lsa-da, bunday xususiyatlarni avtomatlashtirilgan tanlashga qodir, ular yuqori hisoblash murakkabligi, shuning uchun muhandislik tajribasi hali ham talab qilinmoqda. NS xususiyatlariga quyidagilar kiradi:
Haqiqiy model koeffitsientlari (parametrlari). Ularning umumiy qiymati belgilanadi. Yakuniy model xatosi uchun ularni optimallashtiradigan NN ta'lim algoritmi minimal edi. Biroq, muhim nuqta - ishga tushirish bo'lishi mumkin tezroq qilishga imkon beradigan dastlabki parametr qiymatlarini aniqlash algoritmni bajarish (mashq vaqtini qisqartirish). Boshlash strategiyalaridan biri mavjud modellardan "o'rganishni o'tkazish" dir. Masalan, yuzlarning fotosuratlaridan odamlarning yoshini taxmin qilish uchun o'qitilgan mavjud neyron tarmoq bo'lishi mumkin ifodalangan his-tuyg'ularni tanib olish uchun o'zgartirildi. Boshqa mumkin bo'lgan strategiya neyron tarmog'ini qurishda - ma'lumotlarni normallashtirish, ya'ni. kirish qiymatlarini quyish bir xil masshtab va diapazon, masalan [0;1].
|
| |
