|
Ochko'z algoritm
|
| bet | 13/15 | | Sana | 06.04.2023 | | Hajmi | 1.36 Mb. | | #49100 |
Bog'liq shppi 2 abn hisob grafik ishi, Resurslarni optimal taqsimlash va ulardan samarali foydalanish, Texnologik jarayonlarni avtomatlashtirish va modellashtirish, Tavfsiyanoma, yetakchidan.hhhh, 3-kurs kundalik KECHKI oxirgi, vxo9rLprac8dynFTSCvMIMGjpSgrLrWL, Калит, 240-245 «АЛЛЮЗИЯ» ТУШУНЧАСИ ВА УНИ ТАДҚИҚ ЭТИШДАГИ, Laboratoriya jamlanmasi, jYv8XffDBsBrJLfoY8StP7nsISLPM 2T, Mavzu ttm va ttmsh markalanishi va xarakteristikasi. Reja (1), Mustaqil ish mavzulari (2), Mavzu ttm va ttmsh markalanishi va xarakteristikasi. Reja (3), Реализация важнейших приоритетов социальноPerseptron modeli
Perseptron sun'iy neyron tarmoqlarining qurilish bloki bo'lib, u miyamizdagi biologik neyronlarning soddalashtirilgan modelidir. Perseptron - bu eng oddiy neyron tarmoq bo'lib, u faqat bitta neyrondan iborat. Perseptron algoritmi 1958 yilda Frank Rozenblat tomonidan ixtiro qilingan. Perseptron - bu sun'iy neyron tarmog'idagi biologik neyronning oddiy modeli. Perceptron, shuningdek, ikkilik tasniflagichlarni nazorat ostida o'rganish uchun dastlabki algoritmning nomi. Oldinga bosqich: faollashtirish funktsiyalari oldingi bosqichdagi kirish qatlamidan boshlanadi va chiqish qatlamida tugaydi. Orqa bosqich: Orqa bosqichda model talabiga ko'ra vazn va egilish qiymatlari o'zgartiriladi. Neyron tarmoqlar kontekstida perseptron faollashtirish funktsiyasi sifatida Heaviside qadam funktsiyasidan foydalanadigan sun'iy neyrondir. Perseptron algoritmi uni ko'p qatlamli perseptrondan farqlash uchun bir qavatli perseptron deb ham ataladi, bu esa murakkabroq neyron tarmoq uchun noto'g'ri nomdir. Har bir sun'iy neyron tarmog'ida uchta qatlam mavjud - kirish qatlami, yashirin qatlam va chiqish qatlami. Perseptron ba'zi bir raqamli ma'lumotlar bilan birga og'irliklar va noto'g'rilik deb nomlanuvchi narsalarni qabul qilish orqali ishlaydi. Keyin u ushbu kirishlarni tegishli og'irliklar bilan ko'paytiradi (bu og'irlikdagi yig'indi deb nomlanadi). Bu mahsulotlar keyin tarafkashlik bilan birga qo'shiladi. Perceptron tarmoqlari bir qancha cheklovlarga ega. Birinchidan, perseptronning chiqish qiymatlari qattiq chegara uzatish funksiyasi tufayli ikkita qiymatdan faqat bittasini (0 yoki 1) qabul qilishi mumkin. Ikkinchidan, perseptronlar faqat chiziqli ajratiladigan vektorlar to'plamini tasniflashi mumkin. Perseptronni o'rganish maqsadi sinfni aniqlash bilan birga vaznni sozlashdir. Perceptron bir qatlamli neyron tarmoq bo'lib, ko'p qatlamli perseptron Neyron tarmoqlari deb ataladi. Perseptron chiziqli klassifikator (ikkilik). Bundan tashqari, u nazorat ostida o'qitishda qo'llaniladi. Bu kiritilgan ma'lumotlarni tasniflashga yordam beradi. Perseptronlarning turlari. Perceptron algoritmi ikki sinfli (ikkilik) tasniflash mashinasini o'rganish algoritmidir. Bu neyron tarmoq modelining bir turi, ehtimol neyron tarmoq modelining eng oddiy turi. U bir qator ma'lumotlarni kirish sifatida qabul qiladigan va sinf yorlig'ini bashorat qiladigan bitta tugun yoki neyrondan iborat.Har bir sun'iy neyron tarmog'ida uchta qatlam mavjud - kirish qatlami, yashirin qatlam va chiqish qatlami. Neyron tarmoqlarning asosiy turlari Perseptron. Ko'p qatlamli Perceptron. Konvolyutsion neyron tarmoqlari. Takroriy neyron tarmoqlari. Uzoq qisqa muddatli xotira tarmoqlari. Generativ raqib tarmoqlari
|
| |
