|
Mustaqil ishi-3 topshirgan: Rajabov d qabul qilgan: Ochilova s qarshi-2023 Neyron tarmoqlarga kirish
|
| bet | 2/5 | | Sana | 28.12.2023 | | Hajmi | 0,65 Mb. | | #128925 |
Bog'liq 3-MISH RAJABOV DilshodNeyron Tarmoq Turlari
1. Perseptron
Minsky-Papert perseptron modeli eng oddiy va eng qadimgi neyron modellaridan biridir. Bu neyron tarmoqning eng kichik birligi bo'lib, kiruvchi ma'lumotlarda xususiyatlarni yoki biznes razvedkasini aniqlash uchun ma'lum hisob-kitoblarni amalga oshiradi. U vaznli ma'lumotlarni oladi va yakuniy natijaga erishish uchun faollashtirish funksiyasini qo'llaydi. TLU (eshik mantiq birligi) perseptronning boshqa nomidir.
Perceptron ikkilik klassifikator bo'lib, ma'lumotlarni ikki guruhga bo'ladigan nazorat qilinadigan o'quv tizimidir. Mantiq eshiklari AND, OR va NAND kabilar perseptronlar yordamida amalga oshirilishi mumkin.
2. Oldinga Uzatish Neyron Tarmog'i
Kirish ma'lumotlari faqat bir yo'nalishda oqadigan neyron tarmoqlarning eng asosiy versiyasi sun'iy neyron tugunlari orqali o'tadi va chiqish tugunlari orqali chiqadi. Yashirin qatlamlar mavjud yoki bo'lmasligi mumkin bo'lgan joylarda kirish va chiqish qatlamlari mavjud. Ularni bir qatlamli yoki ko'p qatlamli oldinga uzatiladigan neyron tarmoq sifatida tavsiflash mumkin.
Amaldagi qatlamlar soni funktsiyaning murakkabligi bilan belgilanadi. U faqat bir yo'nalishda oldinga tarqaladi va orqaga tarqalmaydi. Bu erda og'irliklar doimiy bo'lib qoladi. Faollashtirish funktsiyasini ta'minlash uchun kirishlar og'irliklarga ko'paytiriladi. Buning uchun tasnifni faollashtirish funktsiyasi yoki bosqichli faollashtirish funksiyasidan foydalaniladi.
3. Ko‘p Qavatli Perseptron
Murakkablarga kirish neyron tarmoqlari, unda kirish ma'lumotlari sun'iy neyronlarning ko'p qatlamlari orqali yo'naltiriladi. Bu butunlay bog'langan neyron tarmoqdir, chunki har bir tugun keyingi qatlamdagi barcha neyronlarga ulangan. Kirish va chiqish qatlamlarida bir nechta yashirin qatlamlar, ya'ni kamida uch yoki undan ortiq qatlamlar mavjud.
U ikki tomonlama tarqalishga ega, ya'ni u oldinga va orqaga tarqala oladi. Kirishlar og'irliklarga ko'paytiriladi va faollashtirish funktsiyasiga yuboriladi, bu erda ular yo'qotishni minimallashtirish uchun orqaga tarqalish orqali o'zgartiriladi.
Og'irliklar oddiy qilib aytganda, Neyron tarmoqlaridan mashina tomonidan o'rganilgan qiymatlardir. Kutilayotgan natijalar va o'quv kirishlari o'rtasidagi nomutanosiblikka qarab, ular o'z-o'zidan sozlanadi. Softmax chiziqli bo'lmagan faollashtirish funktsiyalaridan keyin chiqish qatlamini faollashtirish funktsiyasi sifatida ishlatiladi.
|
| |
