|
Sun’iy intellekt va neyron tarmoqlari”fanidan sun’iy neyron tarmoqlari modeli
|
| bet | 2/13 | | Sana | 08.10.2024 | | Hajmi | 1,12 Mb. | | #274151 |
Bog'liq Mustaqil ishMuammoning holatini tahlili.
Sun’iy neyron tarmoqlarning asosiy tuzilishi
Sun'iy neyron tarmoqlari (ANN) - bu inson miyasidan ilhomlangan hisoblash modellari. Boshqacha qilib aytganda, bu inson miyasi ish mantig'ini matematik tarzda modellashtirishdir. Asosiy maqsad - ba'zi jarayonlardan o'tgandan so'ng, bizning maqsadimizga mos keladigan natijani (yoki chiqishni) ta'minlash. Inson miyasida milliardlab neyronlar bo'lgani kabi, ANN ham yuzlab yoki minglab sun'iy neyronlarga ega .
ANN regressiya yoki tasniflash muammolari uchun ishlatiladi va ular ikkita asosiy arxitekturadan iborat:
Bir qatlamli sun'iy neyron tarmoqlari
Ko'p qatlamli sun'iy neyron tarmoqlari
Bir qatlamli sun'iy neyron tarmoqlari
Bir qatlamli sun'iy neyron tarmoqlari Perseptronlar deb ham ataladi . Perceptron ANN ning asosiy komponentidir. Bu aslida 1957 yilda Frank Rosenblatt tomonidan ixtiro qilingan ikkilik tasniflash algoritmidir. Ya'ni, kirish qaysi chiqish sinfiga tegishli ekanligini aniqlashga harakat qiladigan algoritmdir.
Perceptron qanday ishlaydi?
Perseptron besh komponentdan iborat:
Kirishlar: Bu bizda mavjud bo'lgan mustaqil o'zgaruvchilar (x).
Og'irliklar: Og'irlik parametrlari (w) kirishlar va neyronlar o'rtasidagi aloqaning kuchini nazorat qiladi. Bundan tashqari, mustaqil o'zgaruvchining natijaga ta'sirini ifodalaydi deyish mumkin.
Bias qiymati (b): Bu chiqish qiymatini boshqarishga imkon beruvchi doimiy qiymat. Bundan tashqari, barcha kirishlar nolga teng bo'lsa, bu jarayon davom etishini ta'minlaydi.
Faollashtirish funktsiyalari: Faollashtirish funktsiyasi (f) ma'lum shartlarga muvofiq neyronning chiqishini belgilaydi.
Natija : bog'liq o'zgaruvchi (y) biz topmoqchi bo'lgan natijadir. Perseptronlarda natija ikki sinfga, 1 va 0 sinflarga bo'linadi.
Agar jarayonni shakllantirsak, uni quyidagicha ko'rsatishimiz mumkin: y=f(x×w+b) (1-rasm).
|
| |
