• Suniy neyron tarmoqlari (ANNlar
  • Rivojlantirish vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti samarqand filiali




    Download 0,6 Mb.
    bet12/15
    Sana26.11.2023
    Hajmi0,6 Mb.
    #105888
    1   ...   7   8   9   10   11   12   13   14   15
    Bog'liq
    ma\'lumotlarning intellektual tahlili Amaliyot MI 2 kis21 05 guruh

    17.Neyronni asosiy xususiyatlari
    Sun'iy neyron (McCulloch-Pitts matematik neyron, rasmiy neyron [1]) - tabiiy neyronning soddalashtirilgan modeli bo'lgan sun'iy neyron tarmoq tugunidir. Matematik jihatdan, sun'iy neyron odatda bitta argumentning chiziqli bo'lmagan funksiyasi - barcha kirish signallarining chiziqli birikmasi sifatida ifodalanadi. Bu funksiya faollashtirish funksiyasi [2] yoki qabul qilish funksiyasi, uzatish funksiyasi deb ataladi. Natija yagona chiqishga yuboriladi. Bunday sun'iy neyronlar tarmoqlarga birlashtirilgan - ular ba'zi neyronlarning chiqishlarini boshqalarning kirishlari bilan bog'laydi. Sun'iy neyronlar va tarmoqlar ideal neyrokompyuterning asosiy elementlari hisoblanadi. Asosan, neyronlar tarmoq topologiyasidagi joylashuviga qarab tasniflanadi. Ulashish:


    Kirish neyronlari - kirish signalini kodlaydigan asl vektorni oling. Qoida tariqasida, bu neyronlar hisoblash operatsiyalarini bajarmaydi, balki qabul qilingan kirish signalini chiqishga uzatadi, ehtimol uni kuchaytirish yoki zaiflashtirish;
    Chiqish neyronlari tarmoqning chiqishlaridir. Chiqish neyronlarida har qanday hisoblash operatsiyalarini bajarish mumkin;
    Oraliq neyronlar - asosiy hisoblash operatsiyalarini bajaradi


    Sun'iy neyron tarmoqlari (ANNlar), odatda oddiy deb nomlanadi asab tarmoqlari (NNlar), hisoblash tizimlari tomonidan noaniq ravishda ilhomlangan biologik neyron tarmoqlari hayvonlarni tashkil qiladi miyalar.[1]
    ANN bog'langan birliklar yoki tugunlar to'plamiga asoslangan sun'iy neyronlar, bu erkin tarzda modellashtirilgan neyronlar biologik miyada. Kabi har bir ulanish sinapslar biologik miyada signalni boshqa neyronlarga etkazishi mumkin. Signalni qabul qiladigan sun'iy neyron keyinchalik uni qayta ishlaydi va unga bog'langan neyronlarga signal berishi mumkin. Ulanishdagi "signal" a haqiqiy raqam, va har bir neyronning chiqishi uning kirishlari yig'indisining ba'zi bir chiziqli bo'lmagan funktsiyalari bilan hisoblanadi. Ulanishlar deyiladi qirralar. Neyronlar va qirralar odatda a ga ega vazn bu o'rganishni davom ettirishga moslashtiradigan narsa. Og'irligi ulanish paytida signal kuchini oshiradi yoki kamaytiradi. Neyronlarning chegarasi bo'lishi mumkin, shunda signal faqat yig'ilgan signal ushbu chegarani kesib o'tgan taqdirdagina yuboriladi. Odatda neyronlar qatlamlarga birlashtiriladi. Turli qatlamlar o'zlarining kirishlarida turli xil o'zgarishlarni amalga oshirishi mumkin. Signallar birinchi qatlamdan (kirish qatlami), oxirgi qatlamga (chiqish qatlami), ehtimol qatlamlarni bir necha marta bosib o'tgandan keyin o'tadi. Neyron tarmoqlari misollarni qayta ishlash orqali o'rganadi (yoki o'qitiladi), ularning har biri ma'lum bo'lgan "kirish" va "natija" ni o'z ichiga oladi, bu ikkalasi o'rtasida aniqlik tarkibidagi ma'lumotlar assotsiatsiyasini shakllantiradi. Nerv tarmog'ini keltirilgan misoldan o'rgatish odatda tarmoqning qayta ishlangan chiqishi (ko'pincha bashorat qilish) va maqsadli chiqish o'rtasidagi farqni aniqlash orqali amalga oshiriladi. Bu xato. Keyin tarmoq o'z qoidalariga binoan va ushbu xatolik qiymatidan foydalangan holda o'z vaznli assotsiatsiyalarini sozlaydi. Ketma-ket tuzatishlar neyron tarmoqni maqsadli chiqishga tobora ko'proq o'xshash ishlab chiqarishni keltirib chiqaradi. Ushbu tuzatishlarning etarli sonidan so'ng ma'lum mezonlarga asoslanib, mashg'ulot tugatilishi mumkin. Bu sifatida tanilgan nazorat ostida o'rganish.



    Download 0,6 Mb.
    1   ...   7   8   9   10   11   12   13   14   15




    Download 0,6 Mb.

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    Rivojlantirish vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti samarqand filiali

    Download 0,6 Mb.