-rasm Sun’iy neyron - Sun`iy neyron to`rlarini o`rganish jarayonidagi falajlik sabablari. Sun`iy neyron to`rlar

|
Sun`iy neyron to`rlarini o`rganish jarayonidagi falajlik sabablari. Sun`iy neyron to`rlar
|
bet | 2/4 | Sana | 23.05.2024 | Hajmi | 0,8 Mb. | | #251469 |
Bog'liq Falajlik sabablari1 -rasm Sun’iy neyron.
Faollashtirish funksiyasi – sun’iy neyronning chiqish signalini (OUT) hisoblovchi nochiziqli funksiya bo‘lib, bu o‘rinda asosan quyidagi funksiyalar ishlatiladi:
2 -rasm Faollashtirish funksiyalari.
Neyroinformatika – biologik neyron to‘rlar ishlash tamoyili asosida hisoblash tizimlarini tadqiq qiladigan fan yo‘nalishi bo‘lib, oldingi avlod hisoblash qurilmalaridan bunday tizimlarning asosiy farqi:
hisoblashda yuqori parallellik;
mavjud berilganlarni umumlashtirish qobiliyati;
dasturlash o‘rnini o‘rganish bilan almashtirish;
shovqinga nisbatan yuqori turg‘unlik.
Neyron to‘rining arxitekturasi – neyron to‘rlari alohida element-larining bog‘lanish va tashkil qilish usuli.
3-rasm. Bir qatlamli neyron to‘ri.
Neyronlarning arxitekturaviy farqlanishidan biri – bu har xil faollashtirish funksiyadan foydalanishiga bog‘liqligidir. Neyron to‘rlari arxitekturasiga ko‘ra 2 sinfga ajratish mumkin: to‘g‘ri tarqalgan to‘rlar va rekurrent to‘rlar.
Sun`iy neyron tarmog`ini o`rganish.
To‘rni talab etilgandek ishlatish maqsadida arxitektura, sinaptik bog‘lanishlar vazni va o‘rgatuvchi tanlanma bo‘yicha neyron ostonalarini sozlash protsedurasidir.
O‘rganishning asosiy paradigmalari:
“O‘qituvchili o‘rganish” – o‘rgatuvchi tanlanmada kirish-chiqish juftliklari, ya’ni, har bir kirish uchun to‘g‘ri javoblar (to‘rlarning chiqishi) ma’lum bo‘ladi.
“Yordam bilan o‘rganish” – to‘g‘ri javoblar ma’lum emas, lekin to‘r chiqishi to‘g‘riligining kritik bahosi ma’lum.
“O‘qituvchisiz o‘rganish” – o‘rgatuvchi tanlanma sifatida faqat kirish qiymatlaridan foydalaniladi.
“Aralash o‘rganish” – bir qism vaznlar “o‘qituvchili o‘rganish” orqali, qolgan o‘z-o‘zini o‘rganish bilan topiladi.
Neyroto‘rni o‘rgatuvchi genetik algoritm – bu neyroto‘rni optimal arxitekturasini evolutsion yo‘l bilan topuvchi algoritmdir. Bir nechta to‘rlar tasodifiy arxitektura bilan yaratiladi va har bir to‘r genetik kodning xromosomasi sifatida qaraladi. Xromosomalar ustida chatishtirish (crossover), urchitish, mutatsiya amallari bo‘lishi mumkin. Moslashish (fitness) funksiyasini hisoblashda berilgan qadamdagi eng optimal to‘rlar arxitekturasi tanlanadi.
Umumlashtirish – neyron to‘rining kirish signallarini o‘rganish-dagiga nisbatan chetlashishlarning qandaydir darajasigacha ta’sirchan bo‘lmasdan qolish qobiliyati. Masalan, obrazlarni anglash masalarida neyron to‘ri shovqinli va buzilgan obrazlarni anglash va tiklash imkonini beradi.
Xatolar funksiyasi (xatolik funksionali, xatolik funksiyasi) – neyron to‘rini o‘rganish boshqarish jarayonida minimizatsiyani talab qiluvchi maqsad funksiya. Xatolik funksiya neyron to‘rini o‘rganish paytida ish sifatini baholash imkoniyatini beradi. Masalan, neyron to‘rini amaldagi chiqish vektori va oldindan ma’lum kutilgan vektor o‘rtasidagi masofani hisoblaydigan xatolik funksiyalardan foydalaniladi:
Agar xatolik funksiyasi gradiyentini hisoblashning samarali usuli bo‘lsa, neyron to‘rini o‘rganish uchun optimizatsiyalashning gradiyent usullaridan foydalanish mumkin.
Davr – o‘rganish jarayonidagi bitta itaratsiya bo‘lib, u o‘rgatuvchi to‘plamdagi barcha namunalarni taqdim etish va mumkin qadar nazorat tanlanmasida o‘rganish sifatini tekshirishni o‘z ichiga oladi.
Neyron tarmoqlarni qanday o'rgatish kerak?
Neyron tarmoqni o'qitish - bu neyron tarmoqni vazifani bajarishga o'rgatish jarayoni. Neyron tarmoqlar birinchi navbatda etiketli yoki yorliqsiz bir nechta katta ma'lumotlar to'plamini qayta ishlash orqali o'rgatiladi. Ushbu misollarga asoslanib, tarmoqlar noma'lum kirishlarni aniqroq qayta ishlashlari mumkin.
Nazorat ostida o'rganish-Nazorat ostidagi o'rganishda ma'lumotlar olimlari sun'iy neyron tarmoqlarni oldindan to'g'ri javob beradigan etiketli ma'lumotlar to'plami bilan ta'minlaydilar. Misol uchun, chuqur o'rganish tarmog'i yuzni tanib olish har bir tasvirni tavsiflovchi etnik kelib chiqishi, mamlakati yoki hissiyotlari bilan bog'liq bo'lgan yuz minglab inson yuzlarining tasvirlarini qayta ishlaydi.
Neyron tarmoq asta-sekin ushbu ma'lumotlar to'plamidan bilimlarni to'playdi, ular oldindan to'g'ri javob beradi. O'qitilgandan so'ng, tarmoq ilgari hech qachon qayta ishlanmagan yangi inson yuzi tasvirining etnik kelib chiqishi yoki his-tuyg'ulari haqida taxminlar qila boshlaydi.
|
| |