|
Innovatsiyalar vazirligi
|
| bet | 4/4 | | Sana | 10.12.2023 | | Hajmi | 1,15 Mb. | | #114877 |
Bog'liq Suniy mustaqil ish1 16. ozgarmas tok manbalarining elekt, texnologiya amaliy, MA, Bluetooth, Akromova Shaxnozabonu, Topshiriq 2, Chrome бўйича инструкция, m1, 12- mavzu1 compressed (1), VIZUAL MATERIALLAR-465, Reaktiv sinxron elektr mexanik o’zgartgichning tuzilishi, ishlas, 1672987324, 1-LAB (1), majburiy 20 talik, 01 01 Marketingning Janubiy Koreya misolidaDiskret Xopfild tarmog'i- to'liq o'zaro bog'langan neyron tarmoq bo'lib , unda har bir birlik boshqa birliklarga ulanadi. U diskret tarzda harakat qiladi, ya'ni odatda ikkita turdagi cheklangan aniq natijalarni beradi:
Ikkilik (0/1)
Bipolyar (-1/1)
Xopfild tarmog'ining tuzilishi va arxitekturasi
Har bir neyron inverting va inverting bo'lmagan chiqishga ega.
To'liq bog'langan holda, har bir neyronning chiqishi boshqa barcha neyronlarga kirishdir, lekin o'zini emas.
Quyidagi rasmda quyidagi elementlarga ega Discrete Hopfield Neyron Network arxitekturasining namunaviy ko'rinishi ko'rsatilgan.
7-rasm.Diskret Xopfild tarmoq arxitekturasi
Sun’iy neyron to’rlari konfiguratsiyalari orasida klassifikatsiyalashda o’qitish prinsiplari bo’yicha o’qituvchi yordamida o’rgatish va o’qituvchisiz o’rgatish prinsiplariga to’g’ri kelmaydi. Bunday hollarda vazn koeffitsiyentlari qayta ishlanayotgan axborotlar yordamida izlab topiladi va barcha o’rgatishlar xuddi shu hisoblashga keltiriladi. Bir tomondan aprior axborotlarni o’qituvchining yordami sifatida qabul qilish kerak, boshqa tomondan tarmoq tasvirlarni haqiqiy ma’lumotlar kelguncha xotirada saqlab qoladi. Bunday mantiqiy bog’lanishli tarmoqlar sifatida Xopfild va Xemming to’rlarini yaxshi tanilgan. Quyida qirishi va chiqishi bitta bo’lgan bir qatlamli Xopfildnig neyron tarmog’i keltirilgan.
8-rasm. Xopfild tarmog’ining strukturali sxemasi.
Asosiy xotira kabi bu tarmoqda yechiladigan masala quyidagicha shakllantiriladi. Shakl ko’rinishidagi (tasvir, raqamlashgan ovozlar kabi jarayonlarni yoki ob‘yektlarni ifodalovchi) qandaydir ikkilik signallardan tashkil topgan bo’lsin. Tarmoq unga kirib kelayotgan ideal bo’lmagan mos tasvirli signallarni ajratib saqlab qolsin, yoki kirib kelgan ma’lumotlar birorta ham shaklga mos kelmasligi haqida xabar bersin. Umumiy holda, ixtiyoriy signalni X = {xi: i=0...n-1} vektor, n – tarmoqdagi neyronlar soni, kiruvchi va chiquvchi vektorlar hajmi. Har bir xi element +1 yoki -1 ga teng. k – shaklni ifodalovchi vektorni Xk vektor bilan ifodalaymiz va uning komponentalarini mos holda – xi k , k=0...m-1, m – shakllar soni, bilan belgilaymiz. Tarmoqqa berilgan ma’lumotlar asosida u shaklni tanisa, u holda unga kiruvchi ma’lumot Y = Xk bo’ladi, bu yerda Y tarmoqqa kiruvchi Y = {yi: i=0,...n-1} vektor qiymati. Aks holda, chiquvchi vektor hech qanday namunadagi shakl bilan mos kelmaydi. Agar, masalan, signallar qandaydir shaklni ifodalasa, u holda u tarmoqqa kirishda uni grafik ko’rinishida ifodalaydi va namunadagi birorta shakl bilan mos kelganligini yoki mos kelmaganligini aniqlaydi. Tarmoq qiymatlarni qabul qilishda vazn koeffitsiyenti qo’yidagi shaklda ifodalanadi:
|
| |
