|
O’zbekiston respublikasi raqamli texnologiyalar vazirligi
|
| bet | 5/8 | | Sana | 07.04.2023 | | Hajmi | 0.58 Mb. | | #49458 |
Bog'liq Mustaqil ish (2) Geografiya to\'garak 5 6 sinf 68 soat 2021 2022 yil uchun, 9-fizika-test (1), Mehnat muhofazaa fanini o\'rganishda muommolarni yechishda ilmiy taqdiqot ishlari ahamiyati, 10 11ga aralash, 12, Ethical issue, MY FAMILY, Ochiq-dars-bayonnomasi-4, 660, futboll.tayyor, Azamat , 123, Документ Microsoft Word (2), Kasb-hunar-ish-reja-1-kurs
SNT kontseptual ravishda biologik neyronlardan olingan sunʼiy neyronlardan iborat. Har bir sunʼiy neyron kirishga ega va bir nechta boshqa neyronlarga yuborilishi mumkin boʻlgan bitta chiqishni ishlab chiqaradi. Kirishlar tasvirlar yoki hujjatlar kabi tashqi maʼlumotlar namunasining xususiyat qiymatlari boʻlishi mumkin yoki ular boshqa neyronlarning chiqishi boʻlishi mumkin.
NeyroNTing chiqishini topish uchun, avvalo, kirishlardan neyronga boʻlgan ulanishlar ogʻirligi bilan oʻlchangan barcha kirishlarning vaznli yigʻindisini olishimiz kerak. Biz bu summaga noaniq atama qoʻshamiz. Ushbu vaznli summa baʼzan faollashtirish deb ataladi.Dastlabki maʼlumotlar tasvirlar va hujjatlar kabi tashqi maʼlumotlardir. Yakuniy natijalar tasvirdagi ob’ektni tanib olish kabi vazifani bajaradi. Neyronlar odatda bir nechta qatlamlarga, ayniqsa chuqur oʻrganishda tashkil etilgan.Neyronlari faqat oldingi va keyingi qatlamlarning neyronlari bilan bogʻlanadi. Yakuniy natijani beradigan qatlam chiqish qatlamidir. Ular birlashma boʻlishi mumkin, bu erda bir qatlamdagi neyronlar guruhi keyingi qatlamdagi bitta neyronga ulanadi va shu bilan bu qatlamdagi neyronlar sonini kamaytiradi. Faqatgina shunday ulanishga ega boʻlgan neyronlar yoʻnaltirilgan asiklik grafikni hosil qiladi va oldinga besleme tarmoqlari sifatida tanilgan. Shu bilan bir qatorda, bir xil yoki oldingi qatlamlardagi neyronlar oʻrtasida ulanishga imkon beruvchi tarmoqlar takroriy tarmoqlar deb nomlanadi .
Oʻrganish darajasi
Oʻrganish tezligi modelning har bir kuzatishdagi xatolarni tuzatish uchun koʻrsatadigan tuzatish qadamlari hajmini belgilaydi. Yuqori oʻrganish tezligi mashgʻulot vaqtini qisqartiradi, ammo past aniqlik bilan, pastroq oʻrganish koʻproq vaqt talab etadi, lekin aniqroq boʻlishi mumkin. Quickprop kabi optimallashtirishlar, birinchi navbatda, xatolarni minimallashtirishni tezlashtirishga qaratilgan boʻlsa, boshqa yaxshilanishlar asosan ishonchlilikni oshirishga harakat qiladi. Tarmoq ichidagi tebranishlarni, masalan, ulanish ogʻirliklarining oʻzgarishini oldini olish va konvergentsiya tezligini yaxshilash uchun takomillashtirish moslashtirilgan oʻrganish tezligidan foydalanadi, bu mos ravishda oshiradi yoki kamayadi. 0 ga yaqin momentum gradientni taʼkidlaydi, 1 ga yaqin qiymat esa oxirgi oʻzgarishlarni taʼkidlaydi.
|
| |
