|
Yashirin qatlamlar (hidden layer)
|
| bet | 3/5 | | Sana | 05.05.2023 | | Hajmi | 1.11 Mb. | | #56705 |
Bog'liq ISMOILOV JONIBEK Mashinali o\'qitishga kirish va uning asosiy tushunchalari, algor, 9, 1-6, 10 00 pm oraliq nazorat, MUSTAQIL ISH UCHUN NAMUNA, 6-mavzu. Ikkilik diskret modulyatsiya turlari (manipulyatsiya). , Mahmudov Psixologiya, MAVZU jonibekYashirin qatlamlar (hidden layer) – neyron tarmog’ida asosiy hisoblashlarni amalga oshiruvchi ko’p sathli (yoki bitta sath) neyronlar jamlanmasi;
Bog’lanishlar va og’irlik koeffitsentlari (weights) – neyron tarmog’idagi bog’lanish
koeffitsentlari hisoblanadi, bunda kiruvchi sath neyronlari ushbu koeffitsentlarga kop’paytirish orqali, agar tarmoq bir nechta sathdan iborat bo’lsa unda natijaviy qatlam, keyingi qatlam uchun kiruvchi sath bo’lib hisoblanadi va ularning ham og’irlik koeffitsentlari bo’ladi.
Faollashtirish funksiyasi (activation function, transfer function) – chiquvchi qatlam uchun qiymatlarni muvoffiqlashtiruvchi funksiya (softmax, relu) hisoblanadi
O’qitish qoidasi (learning rule) - bu tarmoqqa berilgan kirish uchun qulay natijaga erishishda neyron tarmoq parametrlarini o'zgartiradigan qoida yoki algoritm.
Neyron qanday ishlaydi?
Misol uchun oldingi slaydda berilgan rasmga ko’ra 3 ta kiruvchi parametrlar (x1,
x2, x3) mavjud va ular neyronga kirib keladi.
Ushbu kiruvchi qiymatlar neyronga kirishidan oldin mos ravishda og’irlik
koeffitsentlariga (“weight” (w1, w2, w3)) ko’paytiriladi va bu qiymatlar neyronlarni bir-biriga bog’lash koeffitsenti deb ham ataladi. Har bir neyronning og’irlik koeffitsenti mavjud bo’lib, ushbu qiymatlar neyronni o’qitish jarayonida tanlanadi.
Bundan tashqari, neyronni hisoblashda ozod had, “bias” koeffitsentidan ham foydalaniladi. Bu neyronning qiymati emas balki o’qitish jarayonida tanlanadigan va neyron tarmog’ini hisoblashda foydali hisoblanadi.
Neyron tarmoq ko’rinishi (Misol)
Neyron tarmoqda hisoblash jarayoni Masalan kirish qatlami 2 ta neyrondan, yashirin qatlam 3 ta neyrondan va chiquvchi qatlam esa 2 ta neyrondan iborat quyidagicha tarmoq berilgan bo’lsin.
Bunda matritsa ustida amalga oshiriladigan amalllar, qo’shish va ko’paytirish
amallaridan foydalangan holda kiruvchi qatlam neyronlari mos ravishda ularning og’irlik koeffitsentlariga (weights, wij) ko’paytiriladi va har bir natijaviy neyronga ozod had (bias, bi) qo’shiladi.
|
| |
