|
Amaliy qarama-qarshi misollar
|
| bet | 8/8 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 0,64 Mb. | | #244208 |
Bog'liq Mustaqil ishAmaliy qarama-qarshi misollar[
SNT tomonidan oʻrganilgan narsalarni tahlil qilish biologik neyron tarmoq tomonidan oʻrganilgan narsalarni tahlil qilishdan koʻra osonroqdir. Bundan tashqari, neyron tarmoqlar uchun oʻrganish algoritmlarini oʻrganish bilan shugʻullanadigan tadqiqotchilar asta-sekin oʻquv mashinasining muvaffaqiyatli boʻlishiga imkon beruvchi umumiy tamoyillarni ochib berishadi. Misol uchun, mahalliy va mahalliy boʻlmagan oʻrganish va sayoz va chuqur arxitektura
Gibrid yondashuvlar
Gibrid modellar tarafdorlari (neyron tarmoqlari va ramziy yondashuvlarni birlashtirgan holda) bunday aralash inson ongining mexanizmlarini yaxshiroq qamrab olishini daʼvo qilmoqda.
Galereya
Bir qatlamli oldinga yoʻnaltirilgan sunʼiy neyron tarmoq. dan kelib chiqadigan oʻqlar 𝑥2 aniqlik uchun olib tashlandi. Ushbu tarmoqqa p kirish va q chiqish mavjud. Bu sistemada q-chi chiqish qiymati, 𝑦𝑞 sifatida hisoblab chiqiladi 𝑦𝑞=𝐾∗(∑(𝑥𝑖∗𝑤𝑖𝑞)−𝑏𝑞)
Ikki qatlamli oldinga yoʻnaltirilgan sunʼiy neyron tarmoq.
Sunʼiy neyron tarmogʻi.
ANN bogʻliqlik grafigi.
4 ta kirish, 6 ta yashirin va 2 ta chiqishga ega boʻlgan bir qatlamli oldinga yoʻnaltirilgan sunʼiy neyron tarmoq. Berilgan pozitsiya holati va yoʻnalishi gʻildirak asosidagi boshqaruv qiymatlarini chiqaradi.
8 a kirish, 2x8 yashirin va 2 ta chiqishga ega ikki qavatli oldinga uzatiladigan sunʼiy neyron tarmoq. Berilgan joylashuv holati, yoʻnalish va boshqa atrof-muhit qiymatlari itaruvchiga asoslangan boshqaruv qiymatlarini chiqaradi.
CMAC neyron tarmogʻining parallel quvur liniyasi tuzilishi. Ushbu oʻrganish algoritmi bir bosqichda birlashishi mumkin.
|
| |
