|
Tayanch vektorlar mashinalari
|
| bet | 9/15 | | 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 социальноTayanch vektorlar mashinalari
Таянч вектор машиналари алгоритмида хар бир маълумот элементи п улчовли фазода белгиланади. Бунда, п - хусусиятлар сони, хусусиятнинг киймати - координата нуктасининг кийматини ифодалайди. Таснифлаш икки синфларни ажратиб турувчи гипер текисликни топиш оркали амалга оширилади. Гипер текисликлар маълумот нукталарни таснифлашга ёрдам берадиган карор чегараси хисобланади. Гипер текисликнинг хар хил томонларига тугри келадиган маълумот нукталари хар хил синфларга тегишли булади. Гипер текисликнинг улчами хусусиятлар сонига боглик булади. Таянч векторлар гипер текисликка энг якин булган маълумот нукталари булиб гипер текисликнинг жойлашиши ва йуналишига таъсир килади. Таянч вектор машиналари алгоритми чекланган микдордаги маълумотлар билан ишлаганда юкори тезлик ва яхши унумдорликка эга. Сунъий нейрон тармоклари учун алгоритмлар нейрон функцияларини оддий нейрон элементи куринишига мавхумлаштириш оркали биологик нейрон тармокка таклид килади хдмда кириш маълумотларни умулаштириш ва чикиш маълумотларни нормаллаштириш имкониятига эга. Нейронлар узаро богланган х,олда ихтиёрий мураккаб сунъий нейрон тармокларига бирлашади. Урганиш алгоритмнинг асосий вазифаси таснифлашнинг хатолик даражасини минималлаштириш учун нейронлар уртасидаги богликликларнинг салмогини аниклашдан иборат. Янги мисолни таснифлаш учун унинг атрибут кийматлари сунъий нейрон тармогининг кириш нейронларига такдим этилади. Ушбу кийматларнинг салмоги нейронлар уртасидаги боглкликларига асосан улчанади ва нейронларнинг кейинги катламидаги хар бир нейронда уларнинг салмоги йигиндилари хисобланади. Чикиш нейронлардаги нормаллашган натижалар таснифлаш натижасини белгилайди. Таянчи вектор машиналар алгоритмини регрессия масалаларини ечиш учун мослаштириш имконияти мавжуд. Регрессия гипер текисликнинг атрофидаги чегара шундай белгиланганки тугри башорат килинган урганиш масалалари унинг ичида ётади. Таянч векторлар чегарани белгилайди. Таянч вектор машиналари чегарани камайтиришга, шунингдек, урганиш мисолларида башорат хатоликларини минималлаштиршга каратилган. Таснифлашда кулланиладиган таянч вектор машиналари каби меъзон функцияси регрессия узгарувчисининг башорат хатолиги, шунигдек, меъзон функциясининг мураккаблиги буйича оптималлаштирилиши керак булади.
|
| |
