|
Bir qatlamli Perseptonni o’qitish
|
| bet | 15/19 | | Sana | 20.05.2024 | | Hajmi | 58,88 Kb. | | #245889 |
Bog'liq Документ Microsoft Office WordBir qatlamli Perseptonni o’qitish.
Bir qatlamli Perseptonni o'qitish uchun quyidagi jarayonni kuzatamiz:
1.Ma'lumotlarni tayyorlash: O'qitish jarayonida ma'lumotlarni tayyorlash juda muhimdir. Ma'lumotlarni jamlash, normalizatsiya va standartlashtirish amaliyotlari o'tkazilishi mumkin.
2.Vaznlar va biaslarni boshlash qiymatlari: Perseptonni boshlash uchun vaznlar va biaslar boshlang'ich qiymatlari bilan boshlanadi. Ular odatda kichik, boshqa taklif etilgan qiymatlarga o'xshaydi.
3.Ma'lumotlarni kirishlar va chiqishlar qatorlariga joylashdirish: Ma'lumotlar kirishlar va chiqishlar qatorlariga joylashtiriladi. Kirishlar qatorlarida ma'lumotlar joylashadi, chiqishlar qatorida esa maqsad klasslari yoki natijalar joylashadi.
4.Perseptonni faollashtirish funksiyasi (activation function) ni tanlash: Persepton faollashtirish funksiyasini tanlash juda muhimdir. Bu, odatda sigmoid, ReLU yoki tanh funksiyasi bo'lishi mumkin.
5.Perseptonni o'qitish jarayoni: Bir qatlamli Perseptonni o'qitish algoritmi quyidagi jarayonlardan iborat:
a. Ma'lumotlar bo'yicha chiqishni hisoblash: Kirishlar va vaznlar orasidagi ko'paytma va biaslar qo'shilgandan so'ng, chiqishlar hisoblanadi.
b. Chiqishlar bo'yicha xatolarni hisoblash: O'qitish jarayonida, chiqishlar va haqiqiy qiymatlar orasidagi xatolar hisoblanadi.
c. Vaznlar va biaslarni yangilash: Gradient descent algoritmi yordamida, vaznlar va biaslar yangilanadi. Bu yangilanish o'qitish jarayonida chiqishlardagi xatolarni minimalizatsiya qilish uchun amalga oshiriladi.
d. Agar kerak bo'lsa, qayta o'rganish: O'rganish jarayonida kerak bo'lsa, ma'lumotlar qayta tayyorlanadi va Perseptonni o'qitish jarayoni qayta boshlanadi.
5.Natijalarni baholash va nazorat qilish: O'qitilgan Perseptonning natijalari baholanadi va e'tiborli natijalar uchun qo'llaniladi. Agar natijalar maqsadlarga mos kelmasa, algoritmda o'zgartirishlar kiritiladi.
Ushbu jarayonlar o'qitish jarayonida muhim ahamiyatga ega bo'lib, Perseptonning maqsadlarga muvofiq o'rganishini ta'minlashda yordam beradi.
|
| |
