Bu qatlamlar qanday ishlaydi?

|
Bu qatlamlar qanday ishlaydi?
|
bet | 3/4 | Sana | 15.05.2024 | Hajmi | 367,94 Kb. | | #235346 |
Bog'liq feedforwardBu qatlamlar qanday ishlaydi?
Kirish tugunlari ma'lumotlarni raqamli ifodalash mumkin bo'lgan shaklda qabul qiladi. Har bir tugunga raqam beriladi; raqam qanchalik ko'p bo'lsa, faollashtirish shunchalik ko'p bo'ladi. Ma'lumotlar faollashtirish qiymatlari sifatida ko'rsatiladi. Keyin tarmoq bu ma'lumotni tashqariga tarqatadi. Faollashtirish qiymati inhibisyon yoki qo'zg'alishni ifodalash uchun ulanish kuchlari (og'irliklari) asosida tugundan tugunga yuboriladi.
Har bir tugun o'zining faollashtirish funktsiyasiga muvofiq qiymatni o'zgartirishdan oldin olgan faollashtirish qiymatlarini qo'shadi. Faollashtirish chiqish tugunlariga yetib borishdan oldin tarmoqning yashirin darajalari orqali o'tadi. Keyin kirish tugunlari orqali tashqi dunyoga mazmunli aks ettiriladi. Prognoz qilingan qiymat va haqiqiy qiymat o'rtasidagi farq bo'lgan xato, har bir tugunning og'irligini har bir tugun mas'ul bo'lgan xato ulushiga taqsimlash orqali orqaga tarqaladi.
Asosiy neyron tarmog'iga misol
Yuqoridagi misoldagi neyron tarmoq uchta kirish tugunidan tashkil topgan kirish qatlamidan, har biri to'rtta tugunga asoslangan ikkita yashirin qatlamdan va ikkita tugundan iborat chiqish qatlamidan iborat.
Oldinga uzatiladigan neyron tarmoqlarning tuzilishi
Oldinga uzatish tarmog'ida signallar faqat bitta yo'nalishda harakatlanishi mumkin. Ushbu tarmoqlar kirishlar, chiqishlar va yashirin qatlamlarga ega bo'lgan takrorlanmaydigan tarmoq hisoblanadi. Qayta ishlash birliklari qatlami kiritilgan ma'lumotlarni oladi va u erda hisob-kitoblarni amalga oshiradi. Har bir qayta ishlash elementi kiritilgan ma'lumotlarning vaznli yig'indisiga asoslanib, o'z hisobini amalga oshiradi. Yangi olingan qiymatlar keyinchalik keyingi qatlam uchun yangi kirish qiymatlari sifatida ishlatiladi. Bu jarayon barcha qatlamlardan o'tgandan keyin chiqish aniqlanmaguncha davom etadi.
Perceptron (chiziqli va chiziqli bo'lmagan) va Radial Basis Function tarmoqlari oldinga uzatish tarmoqlariga misoldir. Aslida, bir qatlamli perseptron tarmog'i neyron tarmoqning eng asosiy turi hisoblanadi. U bitta qatlamli chiqish tugunlariga ega va kirishlar to'g'ridan-to'g'ri chiqishlarga bir qator og'irliklar orqali beriladi. Har bir tugun og'irliklar va kirishlar mahsulotining umumiy miqdorini hisoblab chiqadi. Ushbu neyron tarmoq tuzilishi qurilgan birinchi va eng asosiy arxitekturalardan biri edi.
Perceptron asosiy modelining illyustratsiyasi
O'rganish ko'p qatlamli oldinga yo'naltirilgan neyron tarmog'ida orqaga tarqalish texnikasidan foydalangan holda amalga oshiriladi. Har bir o'quv namunasi uchun yaratilgan xususiyatlar kirishlar tomonidan rag'batlantiriladi. Yashirin qatlam bir vaqtning o'zida kirish qatlamining vaznli natijalari bilan oziqlanadi. Yashirin qatlamning vaznli chiqishi qo'shimcha yashirin qatlamlar va boshqalar uchun kirish sifatida ishlatilishi mumkin. Ko'p yashirin qatlamlardan foydalanish o'zboshimchalik bilan amalga oshiriladi; Ko'pincha, faqat bitta asosiy tarmoqlar uchun ishlaydi.
Chiqish qatlamini tashkil etuvchi birliklar berilgan namunalar uchun tarmoq bashoratini tarqatish uchun kirish sifatida oxirgi yashirin qatlamning vaznli natijalaridan foydalanadilar. Simvolik biologik komponentlar tufayli yashirin qatlamlar va chiqish qatlamidagi birliklar neyrodlar yoki chiqish birliklari sifatida tasvirlangan.
|
| |