|
Классификация данных
|
| bet | 4/6 | | Sana | 15.05.2024 | | Hajmi | 5,04 Mb. | | #233940 |
Bog'liq 3-4 uz ML - ANN vektor argumentining vektor funktsiyasi sifatida ko'rish mumkin:
- Neyron tarmoq bir-biri bilan bog'langan elementlardan - neyronlardan iborat.
- neyronlar qatlamlar deb ataladigan guruhlarga bo'lingan.
- Qatlamlarning uch turi mavjud: kirish, chiqish va yashirin.
- Rasmda kirish qatlamida 3 ta neyron, yashirin qatlamda 4 ta neyron va kirish qatlamida 2 ta neyrondan iborat neyron tarmoq koʻrsatilgan. Neyron neyron tarmoqning asosiy komponentidir.
Neyron modeli - Umuman olganda, neyron bir nechta kirish va bitta chiqishga ega.
- Neyronni vektor argumentining skalyar funktsiyasi sifatida ko'rish mumkin:
- Har bir neyron kirishi ma'lum bir og'irlik koeffitsientiga mos keladi deb taxmin qilinadi
Neyron strukturasi - Neyron kirishidagi qiymatlar vektor sifatida ko'rsatilishi mumkin
- og'irlik koeffitsientlari esa vektor shaklida bo'ladi
- Neyron chiqishi qiymatini hisoblash ikki bosqichda amalga oshiriladi. Birinchi bosqichda vaznli summa hisoblab chiqiladi.
- Ikkinchi bosqichda faollashtirish funktsiyasining qiymati hisoblanadi. Eng ko'p ishlatiladigan logistik (sigmoid) faollashtirish funktsiyasi.
Neyron tarmoq funksiyasining xususiyatlari quyidagilar bilan aniqlanadi: - neyronlarning xossalari: ularning tortish koeffitsientlari va aktivlanish funksiyalari. Sun’iy neyron tarmoqlarini o’qitish - Logistik regressiya singari, neyron tarmog'i ham "trening" deb ataladigan narsa natijasida o'z xususiyatlarini oladi.
- ANN treningi ANN neyronlarining og'irlik koeffitsientlarini sozlash jarayonidir.
- Trening "savollar" va tegishli "to'g'ri javoblar" to'plami bo'lgan "o'quv namunasi" bo'yicha amalga oshiriladi.
- Ta'lim sifati tarmoqning javoblari ("gipotezalar") "to'g'ri javoblar" ga qanchalik mos kelishi bilan belgilanadi.
|
| |
