|
Izlanishlar haqidagi ma’lumotlar berilgan. Shuningdek, sun’iy neyron tarmoqni o‘qitish usullari va o‘qitish algoritmlari yoritilganBog'liq sun-iy-neyron-tarmoqlarini-o-qitish-usullariOriental Renaissance: Innovative,
educational, natural and social sciences
VOLUME 2 | ISSUE 12
ISSN 2181-1784
Scientific Journal Impact Factor
SJIF 2022: 5.947
Advanced Sciences Index Factor
ASI Factor = 1.7
195
w
www.oriens.uz
December
2022
ataladi. Protsessorlar bir-biri bilan raqamli ma’lumotlarni almashish imkoniyatiga
ega. Protsessor ishining natijasi faqat uning holatiga va kirish sifatida qabul qiladigan
ma’lumotlarga bog‘liq.
Neyron tarmog‘idan foydalanishdan oldin, o‘rganish deb ataladigan protsedurani
bajarish kerak, uning davomida kiruvchi ma’lumotlarga asoslanib, tarmoq to‘g‘ri
javobni hisoblashi uchun har bir elementning holati tuzatiladi.
Neyron tarmoq arxitekturasi va klassik Fon Neyman arxitekturasi o‘rtasidagi
farqlar
Quyidagi o‘xshashlikni chizishimiz mumkin. Aytaylik,
(2
1) 2
y
x
funksiya
mavjud.
3
x
bo‘lganda
y
qanday olinadi? Juda oddiy: ikkita uchga ko‘paytiriladi,
keyin bitta qo‘shiladi va natija ikkiga bo‘linadi.
3, 5
chiqadi. Ushbu harakatlar ketma-
ketligi eng oddiy dastur hisoblanadi. Biroq, xuddi shu muammoni hal qilishning yana
bir usuli bor. Bu funksiyaning grafigini qurish, keyin esa grafikdan yechim topish
mumkin. Masalan, xatning tasviri ma’lum bo‘lishi mumkin. Ko‘rinib turibdiki,
berilgan tasvirni tavsiflovchi funksiyani izlash juda mashaqqatli bo‘ladi.
Agar bu o‘xshashlikni davom ettiradigan bo‘lsak, u holda neyron tarmoqni
o‘rganish jarayoni o‘ziga xos grafikdir. Ya’ni, koordinatalar to‘plami haqida xabar
beramiz. Ushbu koordinatalardan nuqtalar tuziladi, shundan so‘ng eng yaqin nuqtalar
to‘g‘ri chiziqlar bilan bog‘lanadi. Shunday qilib, grafik olinadi, uning yordamida har
qanday berilgan
x
uchun
y
qiymatini bilib olishingiz mumkin. Bunday holda, hisob-
kitoblar talab qilinmaydi, natija grafikda topiladi.
To‘g‘ri, bu yerda bitta qiyinchilik bor. Berilgan nuqtalar orqali cheksiz
miqdordagi egri chiziqlar chizish mumkin. Shuning uchun, keyinchalik,
x
dan
y
ni
aniqlashga harakat qilganda, biz cheksiz ko‘p javoblarni olamiz. Ammo bu
muammoni hal qilish mumkin: birinchidan,
y
ning qiymatlari yaqin bo‘ladi,
ikkinchidan, xatoni minimallashtirish usuli mavjud.
Bu neyron tarmoq arxitekturasining asosiy afzalligi hisoblanadi. An’anaviy
kompyuterda ishlov berish uchun har qanday vazifa rasmiylashtirilishi kerak
(harfning tasviri funksiyaga aylantirilishi kerak). Shu bilan birga, agar dastlabki
ma’lumotlarda kichik xatolik yuzaga kelsa yoki hatto ifodalardan biri buzilgan bo‘lsa,
yakuniy natija ham noto‘g‘ri bo‘ladi.
Bugungi kunga kelib, hisoblash murakkabligi va tirik neyron bilan o‘xshashlik
darajasida farq qiluvchi ko‘plab neyron modellari mavjud. Bu yerda “rasmiy neyron”
deb nomlangan klassik modelni ko‘rib chiqamiz (1-rasm).
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Izlanishlar haqidagi ma’lumotlar berilgan. Shuningdek, sun’iy neyron tarmoqni o‘qitish usullari va o‘qitish algoritmlari yoritilgan
|
