|
Neyron tarmoqlari yordamida yechiladigan asosiy masalalar(tasniflash)
|
| bet | 8/15 | | Sana | 26.11.2023 | | Hajmi | 0,6 Mb. | | #105888 |
Bog'liq ma\'lumotlarning intellektual tahlili Amaliyot MI 2 kis21 05 guruh8.Neyron tarmoqlari yordamida yechiladigan asosiy masalalar(tasniflash)
Neyron tarmoqlar yordamida yechiladigan asosiy masalalar. Tasvir tasnifi Vazifa xususiyat vektori bilan ifodalangan kirish tasvirining (masalan, nutq signali yoki qo'lda yozilgan belgi) bir yoki bir nechta oldindan belgilangan sinflarga tegishliligini ko'rsatishdir. Ma'lum ilovalar orasida harflarni aniqlash, nutqni aniqlash, elektrokardiogramma signallarini tasniflash, qon hujayralari tasnifi mavjud. Misol uchun, ushbu maqolada tasvirdagi ob'ektlarni tanib olish uchun neyron tarmoq algoritmlari tasvirlangan.
1) Tasniflash. Bunday masalarda ob'yekt belgi (alomat)lar vektori
Xn={x1,x2,…,xn} beriladi. Shularni asosida ob'yektni o‘zaro
kesishmaydigan sinflardan biriga (Ci sinfga) kiritish kerak.
Masalan, uchadigan ob'yektlar belgilari qanotlar, dvigatel, patlar va x.q. bo‘lishi mumkin.
Shunday ob'yektlar sinflari: Samolyot, Qush, Raketa, AUO va x.q. kabi sinflar
-Eelementlar bo‘lishi mumkin. Belgilar majmuisi kirish vektorni tashkil qiladi, sinflar majmuisi
esa - chiqish vektorni.
Mazkur masalani yechish uchun n kirish va m chiqish
neyronlardan iborat
bo‘lgan perseptron turdagi NT quriladi. Aniq belgilar vektori
kirishiga berilganda
NT chiqish qatlamida eng darajadagi faollikli neyron
tanlanadi. Shu neyron
beriladigan belgilarga muvofiq bo‘lgan sinfni belgilaydi.
Masala to‘g‘ri yechilishi
uchun NTni o‘rgatish kerak. O‘rgatish jarayonida
bog‘lanish vaznlarni tadqiq
qilinayotgan ob'yektlar belgi va sinflarni aniq qiymatlariga munosib bo‘lib
sozlanadi.
9.Neyron tarmoqlari yordamida yechiladigan asosiy masalalar(klasterlash)
Klasterlash. Bu masalarda belgi vektorlar majmuisi alohida
gurux (klaster) larga ajratiladi. Shu klasterga kiradigan
belgilar bir biriga yaqin bo‘lgan xarakteristikalarga ega
bo‘lishi kerak. Turli klasterlar belgilari esa bir biridan uzoq
bo‘lishi kerak. Bu masalani yechish uchun dastlabki
belgilar vektor komponentlariga teng bo‘lgan kirish va
klasterlar soniga teng bo‘lgan chiqish neyronlardan iborat
bo‘lgan NT quriladi. Bunday NT vaznli koeffitsiyent qiymatlari ham o‘rgatsh jarayonda topiladi.Klasterlash/toifalash. "Nazorat qilinmagan" tasvir tasnifi deb ham ataladigan klasterlash muammosini hal qilishda sinf belgilariga ega bo'lgan o'quv namunasi mavjud emas. Klasterlash algoritmi tasvirlarning o'xshashligiga asoslanadi va yaqin tasvirlarni bitta klasterga joylashtiradi. Klasterlashdan bilim olish, ma'lumotlarni siqish va ma'lumotlar xususiyatlarini o'rganish uchun foydalanishning ma'lum holatlari mavjud.
|
| |
