Ma’ruza: Neyron to’rlarining tasnifi va arxitekturasi Reja: Neyron to’rlarining tasnifi Neyron to’rlarining arxitekturasi

Download 0,56 Mb.
bet	4/5
Sana	29.01.2024
Hajmi	0,56 Mb.
	#147821

Bog'liq
12 Нейрон тўрларининг таснифи ва архитектураси маъруза
Mantiqiy funksiyalar. Mantiqiy elementlar reja mantiqiy funktsi, 01.04.02 − Nazariy fizika, Document, 4-ma\'ruza, O’zbekiston respublikasi oliy va o’rta maxsus ta’lim vazirligi b

Zaif tarmoqlar. Bo’sh bog’langan neyron tarmoqlarida (5-rasm) neyronlar to’rtburchaklar yoki olti burchakli panjara tugunlarida joylashgan. Ushbu arxitekturadagi har bir neyron o’zining eng yaqin qo’shnilarining to’rtta (fon Neyman mintaqasi), oltitasi (Golay mintaqasi) yoki sakkiztasi (Mur mintaqasi) bilan bog’langa. 5 Rasm. Kuchsiz bog’langan neyron tarmoq Hozirgi vaqtda ma’lum bo’lgan neyron tarmoqlarni neyron tuzilmalarining turlariga ko’ra gomogen (bir hil) va geterogenga bo’lish mumkin. Bir jinsli tarmoqlar bitta faollashtirish funktsiyasiga ega bir xil turdagi neyronlardan iborat bo’lsa, geterogen tarmoq turli faollashtirish funktsiyalariga ega bo’lgan neyronlarni o’z ichiga oladi. Neyron tarmoqlarning mumkin bo’lgan tasniflarini hisobga olgan holda, neyron tarmoqlarning signal turiga ko’ra tasnifi mavjudligini ta’kidlash lozim. Masalan, neyron tarmoqlar binar va asliga bo’linadi. Ulardan birinchisi faqat ikkilik signallar bilan ishlaydi va har bir neyronning chiqishi kirish sifatida mantiqiy nol (“to’xtatilgan” holat) yoki mantiqiy birlik (“harakatlangan” holat) ni olishi mumkin. Analog tarmoqlarda neyronlarning chiqish qiymatlari uzluksiz qiymatlarni olishi mumkin. Boshqa tasnif neyron tarmoqlarni sinxron va asinxronga ajratadi. Birinchi holda, vaqtning har bir daqiqasida faqat bitta neyron o’z holatini o’zgartiradi. Ikkinchisida, holat neyronlarning butun guruhi uchun, qoida tariqasida, butun qatlam uchun darhol o’zgaradi. Tarmoqlarni qatlamlar soniga qarab ham klassifikatsiyalash mumkin. Nazariy jihatdan, qatlamlar soni va har bir qatlamdagi neyronlar soni ixtiyoriy bo’lishi mumkin, ammo amalda u neyron tarmog’i amalga oshiriladigan apparat bazasi resurslari bilan cheklanadi. Tarmoq qanchalik murakkab bo’lsa, u shunchalik murakkab vazifalarni hal qilishi mumkin. Neyron tarmog’ining tuzilishini tanlash vazifaning xususiyatlari va murakkabligiga muvofiq amalga oshiriladi. Muayyan turdagi vazifalarni hal qilish uchun optimal konfiguratsiyalar allaqachon mavjud. Agar vazifani biron bir ma’lum turga qisqartirish mumkin bo’lmasa, qiyin muammoni - yangi konfiguratsiya sintezini hal qilish kerak. SAPRda grafik namunalarni tasniflash muammosini hal qilish uchun oldinga uzatiladigan tarmoqlar juda mos keladi, chunki ular funktsiyalarni yaqinlashtirishning universal vositasidir. To’g’ridan-to’g’ri tarqalishning eng oddiy bir qatlamli neyron tarmoqlari faqat chiziqli bo’linadigan muammolarni hal qilishga qodir, shuning uchun qo’shimcha yashirin qatlamlar bilan arxitekturadan foydalanish kerak. Muammoni hal qilish uchun zarur bo’lgan qatlamlar sonini aniqroq aniqlash uchun tarmoqlarni qurishning ikkita usuli mavjud - konstruktiv va distruktiv. Ulardan birinchisidan foydalanganda minimal o’lchamdagi tarmoq olinadi va kerakli aniqlikka erishilgunga qadar asta-sekin oshiriladi. Neyron tarmog’ini qurishning distruktiv usuli bilan birinchi navbatda haddan tashqari katta hajmga ega tarmoq olinadi. Keyin undan yechimga kam ta’sir ko’rsatadigan tugunlar va havolalar chiqariladi. SHu bilan birgalikda, tasnifning ishonchliligini oshirish uchun chiqish qatlamidagi har bir sinfga bir yoki bir nechta neyronlarni ajratish orqali ortiqchalikni kiritish mumkin, ularning har biri tasvirning o’ziga xos ishonchlilik darajasiga ega bo’lgan sinfga tegishli ekanligini aniqlashga o’rgatilad. Neyron tarmoq arxitekturasini to’g’ri tanlash katta ahamiyatga ega. Lekin ob’ektlarni aniqlash va tasniflash sifati o’quv jarayoniga ham bog’liq. Neyron tarmoq grafik primitivlar bilan ishlashga qanchalik tez va aniqroq o’rgatilgan bo’lsa, vektorizatsiya shunchalik sifatli o’tkaziladi. Download 0,56 Mb.

Download 0,56 Mb.