|
Neyron tarmoqlarni o’rgatish usullari tasnifi(nosupervizorli usul)
|
| bet | 11/15 | | Sana | 26.11.2023 | | Hajmi | 0,6 Mb. | | #105888 |
Bog'liq ma\'lumotlarning intellektual tahlili Amaliyot MI 2 kis21 05 guruh14.Neyron tarmoqlarni o’rgatish usullari tasnifi(nosupervizorli usul)
Nosupervizorli algoritm (usul)larda o‘rgatish to‘plami faqat
kirish vektorlar
majmuisini ichiga oladi. Qo’llanil adigan shu holatda raqobatli o‘rgatish algoritmi
(competitive learning) klasterlash masalalarni yechish uchun NT parametrlarni
sozlaydi. O‘rgatish paytda tegishli klasterga kiradigan faol bo‘lgan kirish
komponenta (neyron)lar va shu klasterni tavsiflaydigan
(aks etadigan) faol bo‘lgan
chiqish neyron orasidagi bog‘lanish vaznlar qiymatlari
maksimal darajada
ko‘paytiriladi. Shu bilan birga ushbu chiqish neyronni faol bo‘lmagan kirish
neyronlar bilan bog‘lanish vaznlar qiymatlari kamaytiriladi.
15.Neyron tarmoqlarni o’rgatish usullari tasnifi(tasdiqlash bilan o’rgatish usuli)
Tasdiqlash bilan o‘rgatish usul (algoritm)lar ko‘rib o‘tilgan
ikkisini o‘rtasida
turadi. Bu usulni asosiy printsipi tashqi muxitdan
(o‘qituvchidan) keladigan
“tasdiqlash - rad qilish “ yoki “rag‘batlantirish - jazolash” (reward/penalty) signalni
mavjudligi bo‘ladi. Bunday o‘rgatish jarayonda navbatdagi
kirish vektori berilganda
NT xarakati qoniqarli bo‘lsa tasdiqlash («+1») signal, aks holda - rad qilish («0»
yoki «-1») signal beriladi. Shu holatda tarmoq tasdiqlash signallarni olishini
balandroq tezligini ta’minlash maqsadda vaznli koeffitsiyent
qiymatlarini tegishli
ravishda o‘zgartiradi. Shu tezlik qiymati maqbul darajasiga
yetmaguncha o‘rgatish
jarayoni davom etadi.
16.Neyron tarmoqlarni o’rgatish usullari tasnifi(tuzilmali o’rgatish usullari)
Tuzilmali o‘rgatish usullar endi rivojlana boshladi.Ular
murakkab masalalarni yechish uchuun mo‘ljallangan NTni
qurishga imkoniyat beradi.
Kirishlarga quyiladigan talablar bo‘yicha misol (timsol,
o‘xshashlik)lar va
yagona misol (buyruqqa asoslangan) bo‘yicha o‘rgatish
usullar ajratiladi. Shu
holatda tadqiq qilinadigan ob'yektlarni tavsiflaydigan etalon
(misol, timsol) to‘plami
shakllanadi. NT parametrlari shunday qilib sozlanadiki,
kirish belgilarni tegishli
qiymatlarda faqat mazkur belgilarga ega bo‘lgan berilgan
etalonga muvofiq bo‘lgan
chiqish neyronlar aktivlanishi kerak.
Stoxastik o‘rgatish usullar ehtimolli aktivlash qoidalarga,
determinlik (aniq
belgilangan) usullar - determinlik qoidalarga asoslangan.
|
| |
