|
Toshkent tibbiyot akademiyasi biotibbiyot muhandisligi, informatika va biofizika kafedrasi
|
| bet | 7/9 | | Sana | 27.05.2024 | | Hajmi | 41,95 Kb. | | #254571 |
Bog'liq “ Sun\'iy neyron tarmoqlari modeliStokastik neyron tarmogʻi
Sherrington-Kirkpatrik modellaridan kelib chiqqan stoxastik neyron tarmoqlar tarmoqqa tasodifiy oʻzgarishlar kiritish yoki tarmoqning sunʼiy neyronlariga stokastik uzatish funksiyalarini, berish yoki ularga stokastik ogʻirliklar berish orqali qurilgan sunʼiy neyron tarmoq turidir.Bu ularni optimallashtirish muammolari uchun foydali vositalarga aylantiradi, chunki tasodifiy tebranishlar tarmoqni mahalliy minimaldan qochishga yordam beradi
Boshqa
Evolyutsion usullar, gen ifodasini dasturlash, simulyatsiya qilingan tavlanish, kutish-maksimizatsiya, parametrik boʻlmagan usullar va zarrachalar toʻdasini optimallashtirish boshqa oʻrganish algoritmlaridir. Konvergent rekursiya — serebellar model artikulyatsiya boshqaruvchisi (CMAC) neyron tarmoqlarini oʻrganish algoritmi.
Tartiblar
Oʻrganishning ikkita usuli mavjud: stokastik va ommaviy. Stokastik oʻrganishda har bir kiritish vazNTi sozlashni yaratadi. Toʻplamda oʻrganish ogʻirliklari partiya boʻyicha xatolar toʻplanib, kirishlar partiyasi asosida oʻrnatiladi. Biroq, toʻplamli oʻrganish odatda mahalliy minimal darajaga tezroq va barqaror pasayish imkonini beradi, chunki har bir yangilash partiyaning oʻrtacha xatosi yoʻnalishi boʻyicha amalga oshiriladi. Umumiy kelishuv „mini-partiyalar“ dan, har bir partiyadagi namunalar bilan butun maʼlumotlar toʻplamidan stokastik tarzda tanlangan kichik partiyalardan foydalanishdir.
Turlari
SNT koʻplab sohalarda eng ilgʻor texnologiyalarning keng oilasiga aylandi. Eng oddiy turlar bir yoki bir nechta statik komponentlarga ega. Jumladan birliklar soni, qatlamlar soni, birlik ogʻirliklari va topologiya.Dinamik turlar ulardan bir yoki bir nechtasini oʻrganish orqali rivojlanishiga imkon beradi. Ikkinchisi ancha murakkab, ammo oʻrganish muddatlarini qisqartirishi va yaxshi natijalar berishi mumkin. Baʼzi turlari faqat apparatda ishlaydi, boshqalari esa sof dasturiy taʼminot boʻlib, umumiy maqsadli kompyuterlarda ishlaydi.
Baʼzi asosiy yutuqlarga quyidagilar kiradi: vizual va boshqa ikki oʻlchovli maʼlumotlarni qayta ishlashda ayniqsa muvaffaqiyatli boʻlgan konvolyutsion neyron tarmoqlari. Qisqa muddatli uzoq muddatli xotira yoʻqolib borayotgan gradient muammosidan qochadi va katta lugʻatli nutqni aniqlashga yordam beruvchi past va yuqori chastotali komponentlar aralashmasiga ega boʻlgan signallarni boshqara oladi, matndan to-nutq sintezi, Raqobatbardosh tarmoqlar, masalan, bir nechta tarmoqlar (turli xil tuzilishdagi) oʻyinda gʻalaba qozonish yoki kiritilgan maʼlumotlarning haqiqiyligi haqida raqibni aldash kabi vazifalarda bir-biri bilan raqobatlashadigan generativ raqib tarmoqlari.
|
| |
