|
Neyron tarmoqlar, konvolyutsion neyron tarmoqlari
Proceedings of International Conference on Scientific Research in Natural and Social Sciences
Hosted online from Toronto, Canada.
Date:
5
th
December, 2022
ISSN: XXXX-XXXX
Website:
econferenceseries.com
108 |
P a g e
Agar siz neyron tarmoqlar bilan noldan tezda tanishmoqchi bo'lsangiz, bizning
tarjimamizni atigi to'rt qadamdan iborat qiling.
Oldinga neyron tarmoqlari (neyron tarmoqlarni oldinga uzatish, FF yoki FFNN) va
perseptronlar (perseptronlar, P) juda oddiy, ular ma'lumotni kirishdan chiqishgacha
etkazishadi. Neyron tarmoqlar ko'pincha puff kek sifatida tavsiflanadi, bu erda har
bir qatlam kirish, yashirin yoki chiqish hujayralaridan iborat. Bir qatlamdagi
hujayralar bir-biriga bog'lanmagan va qo'shni qatlamlar odatda to'liq bog'langan.
Eng oddiy neyron tarmoq ikkita kirish va bitta chiqish xujayrasiga ega bo'lib, ular
mantiqiy eshik modeli sifatida ishlatilishi mumkin. FFNN odatda orqaga tarqalish
bo'yicha o'qitiladi, bunda tarmoq bir nechta kirish va chiqishlarni oladi. Bu jarayon
nazorat ostida o'qitish deb ataladi va u nazoratsiz o'qitishdan farq qiladi, chunki
ikkinchi holatda tarmoq o'z-o'zidan natijalar to'plamini tuzadi. Yuqoridagi xato
kirish va chiqish o'rtasidagi farqdir. Agar tarmoq tarli miqdordagi yashirin
neyronlarga ega bo'lsa, u nazariy jihatdan kirish va chiqishlar o'rtasidagi o'zaro
ta'sirni simulyatsiya qilishga qodir. Amalda bunday tarmoqlar kamdan-kam
qo'llaniladi, lekin ular ko'pincha yangilarini yaratish uchun boshqa turlar bilan
birlashtiriladi. Tarmoqlar radial asos funktsiyalari (radial asosli funktsiya, RBF)
faollashtirish funksiyalari sifatida radial asosli funksiyalardan foydalanadigan
FFNN hisoblanadi. U endi ajralib turmaydi Xopfild neyron tarmog'i(Hopfield
tarmog'i, HN) ulanishlar simmetrik matritsasi bilan to'liq bog'langan neyron
tarmoqdir. Kirishni qabul qilish vaqtida har bir tugun kirish hisoblanadi, o'quv
jarayonida u yashirin bo'ladi, keyin esa chiqishga aylanadi. Tarmoq quyidagicha
o'qitiladi: neyronlarning qiymatlari kerakli naqshga muvofiq o'rnatiladi, shundan
so'ng kelajakda o'zgarmaydigan og'irliklar hisoblab chiqiladi. Tarmoq bir yoki bir
nechta shablonlarni o'rgangandan so'ng, u har doim ulardan biriga qisqartiriladi
(lekin har doim ham emas - kerakli). Tarmoqning umumiy "energiyasi" va "harorati"
ga qarab barqarorlashadi. Har bir neyronning o'z faollashuv chegarasi bor, haroratga
qarab, neyron ikki qiymatdan birini oladi (odatda -1 yoki 1, ba'zan 0 yoki 1). Bunday
tarmoq ko'pincha assotsiativ xotira tarmog'i deb ataladi; xuddi stolning yarmini
ko'rgan odam stolning ikkinchi yarmini ifodalashi mumkin bo'lganidek, bu tarmoq
stolning yarmini shovqinli qabul qilib, uni to'liq tiklaydi.Markov zanjirlari(Markov
zanjirlari, MC yoki diskret vaqt Markov zanjirlari, DTMC) Boltzmann mashinalari
(BM) va Xopfild tarmoqlarining (HN) salaflari. Ularning ma'nosini quyidagicha
|
| |
