|
O’zbekiston respublikasi raqamli texnologiyalar vazirligi
|
| bet | 7/8 | | 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
Gibrid modellar tarafdorlari (neyron tarmoqlari va ramziy yondashuvlarni birlashtirgan holda) bunday aralash inson ongining mexanizmlarini yaxshiroq qamrab olishini daʼvo qilmoqda.
Galereya
Bir qatlamli oldinga yoʻnaltirilgan sunʼiy neyron tarmoq. dan kelib chiqadigan oʻqlar �2 aniqlik uchun olib tashlandi. Ushbu tarmoqqa p kirish va q chiqish mavjud. Bu sistemada q-chi chiqish qiymati, �� sifatida hisoblab chiqiladi ��=�∗(∑(��∗���)−��)
Ikki qatlamli oldinga yoʻnaltirilgan sunʼiy neyron tarmoq.
Sunʼiy neyron tarmogʻi.
ANN bogʻliqlik grafigi.
4 ta kirish, 6 ta yashirin va 2 ta chiqishga ega boʻlgan bir qatlamli oldinga yoʻnaltirilgan sunʼiy neyron tarmoq. Berilgan pozitsiya holati va yoʻnalishi gʻildirak asosidagi boshqaruv qiymatlarini chiqaradi.
8 ta kirish, 2x8 yashirin va 2 ta chiqishga ega ikki qavatli oldinga uzatiladigan sunʼiy neyron tarmoq. Berilgan joylashuv holati, yoʻnalish va boshqa atrof-muhit qiymatlari itaruvchiga asoslangan boshqaruv qiymatlarini chiqaradi.
CMAC neyron tarmogʻining parallel quvur liniyasi tuzilishi. Ushbu oʻrganish algoritmi bir bosqichda birlashishi mumkin.
Yana bir taʼkidlab oʻtish kerak boʻlgan masala shundaki, mashgʻulot birlashmani notoʻgʻri yoʻnalishga olib kelishi mumkin boʻlgan Egar nuqtasini kesib oʻtishi mumkin.
Tarmoqning kengligi cheksizlikka yaqinlashganda, SNT oʻzining birinchi tartibidagi Teylorning trening davomida kengayishi bilan yaxshi tavsiflanadi va shuning uchun affin modellarning konvergentsiya xatti-harakatlarini meros qilib oladi. Yana bir misol, parametrlar kichik boʻlsa, SNT koʻpincha pastdan yuqori chastotalarga qadar maqsadli funksiyalarga mos kelishi kuzatiladi. Ushbu xatti-harakatlar neyron tarmoqlarning spektral moyilligi yoki chastota printsipi deb ataladi. Bu hodisa Yakobi usuli kabi baʼzi yaxshi oʻrganilgan iterativ raqamli sxemalarning xatti-harakatlariga qarama-qarshidir. Chuqurroq neyron tarmoqlar past chastotali funksiyalarga nisbatan koʻproq moyil boʻlishi kuzatilgan.
|
| |
