Perceptron va kohen qatlami - Информатика и ИТ - Презентации

Информация о документе

Цена	3000UZS
Размер	616.0KB
Покупки	0
Дата загрузки	23 Февраль 2026
Расширение	pptx
Раздел	Презентации
Предмет	Информатика и ИТ

Perceptron va kohen qatlami

Купить

Perceptron v a ko h en qatlami

Vazifa 1. Tanlov ma'lumotlaridan ikkita namunani yarating: o'qitish va test, toki ular har bir sinfning taxminan teng nusxalariga ega bo'lishi uchun 2. O'quv namunasiga ko'ra (2 sinf uchun) perseptron yaratish va uni o'rgatish 3. Perseptronni xuddi shu ikki sinfning o'quv va sinov namunalarida sinab ko'rish, to'g'ri tan olingan ob'ektlar foizini aniqlash (har bir sinf uchun) 4. Ajratuvchi sirtni chizish va sinov natijalarini ko'rish 5. O'quv namunasi (barcha sinflar) asosida raqobatdosh tarmoqni (Kohonen tarmog'i) yaratish va uni o'rgatish 6. To'g'ri tan olingan ob'ektlarning foizini aniqlash (har bir sinf uchun) o'qitish va sinov namunalari yordamida raqobatdosh tarmoqni sinovdan o'tkazish 7. Ajratuvchi sirtni

Neyron tarmoq asboblar panelining qisqacha tavsifi Neyron tarmoq asboblar qutisi - ANN (sun'iy neyron tarmoqlar) bilan ishlash uchun vositalar to'plami, murakkab chiziqli tizimlarni modellashtirish uchun funktsiyalar va dasturlarni taqdim etadi. Neural Network Toolbox to'g'ridan-to'g'ri tarqalish tarmoqlari, radial asos funktsiya tarmoqlari va dinamik tarmoqlar uchun nazorat ostida o'qitishni qo'llab- quvvatlaydi. Shuningdek, u o'z-o'zini tashkil qilish xaritalari va raqobatdosh qatlamlar uchun nazoratsiz o'rganishni qo'llab-quvvatlaydi. Ushbu vositalar to'plami tufayli neyron tarmoqlarni loyihalashtirish, o'qitish, vizuallashtirish va modellashtirish mumkin bo'ladi. O'qitish tezligini oshirish va katta hajmdagi ma'lumotla

Neyron tarmoq asboblar panelining qisqacha tavsifi Tushunchalar:  Nazorat ostida o'rganuvchilar tarmoqlari: ko'p qatlamli, radiusli asosiy, LVQ, chiziqli bo'lmagan avtoregressiya va takroriy tarmoqlar.  Nazoratsiz o'quv tarmoqlari: o'z-o'zini tashkil qilish xaritalari, raqobatdosh qatlamlar.  Signallarni yaqinlashtirish va filtrlash, naqsh aniqlash va klasterlash uchun ilovalar.  Turli o'lchamdagi tarmoqlarni boshqarish va ko'rish uchun modulli tarmoq ko'rinishi

Neyron tarmoqlarga kirish Neyron tarmoqlar parallel ravishda ishlaydigan oddiy elementlardan iborat. Ushbu elementlarning nomi biologik asab tizimidan kelib chiqadi. Tabiatda bo'lgani kabi, elementlar orasidagi aloqalar tarmoqning funktsiyasi bilan aniq belgilanadi. Foydalanuvchi ushbu elementlar (sinaps og'irliklari) o'rtasidagi aloqa qiymatlarini sozlash orqali ma'lum bir funktsiyani bajarish uchun neyron tarmoqni o'rgatishi mumkin. Odatda, neyron tarmoqlar sozlanadi yoki o'qitiladi, shunda ma'lum bir kirish vektori ma'lum bir chiqish signaliga olib keladi.

Neyron tarmoqlarga kirish Rasmda tarmoq chiqish signalini va maqsadli vektorni taqqoslash orqali tuziladi. Agar tarmoq chiqishi maqsadli vektorga mos kelmasa, bu sodir bo'ladi. Odatda, tarmoqni o'qitish uchun bunday juftliklarning juda ko'p qismi (kirish vektori / maqsadli vektor) talab qilinadi. Neyron tarmoqlarni turli sohalarda, jumladan, naqshni aniqlash, nutq sintezi, boshqarish tizimlari va boshqa ko'plab sohalarda murakkab funktsiyalarni bajarish uchun o'rgatish mumkin.

NNTdan qanday foydalanish kerak? IMU asboblar to'plamidan foydalanishning 4 usuli mavjud.  Birinchi usul grafik foydalanuvchi interfeysi (GUI) orqali amalga oshiriladi. Interfeys asboblar qutisining imkoniyatlaridan foydalanishning oddiy va qulay usulini ta'minlaydi.  Ikkinchi usul - MATLAB tizimida standart buyruqlar satridan foydalangan holda vositalardan foydalanish. Buyruq satridagi operatsiyalar GUI-larga qaraganda ko'proq moslashuvchanlikni ta'minlaydi, ammo ulardan foydalanish biroz qiyinroq. Asboblar to'plami bilan tanishganingizdan so'ng, GUI yanada ma'lumotli bo'ladi.  Uchinchi usul - skriptlar va funktsiyalardan foydalanish. Bu o'zingizning neyron tarmoqlaringizni yaratish uchun ilg'or qobiliyatlardir. O'zboshimchalik bilan ulanish

Neyron tarmoqlar qaerda ishlatiladi? Отрасль Практическое применение Аэрокосмическая Автопилотирование, моделирование траектории полета и т.д. Автомобильная Автомобильная система автоматического управления Банковское дело Оценка заявки на кредит Оборона Наведение оружия, распознавание лиц, новые виды сенсоров, радаров Электроника Управление технологическими процессами, анализ отказа чипа, синтез голоса Развлечения Анимация, спец. эффекты Финансы Реальная оценка недвижимости, рейтинг корпоративных облигации Медицина Анализ раковых клеток, проектирование протезов Нефтегазовая Разведка месторождений Телекоммуникации Сжатие данных, перевод речи в режиме реального времени Транспортная Проектирование маршрутов

INS dizaynining asosiy bosqichlari Neyron tarmoqni loyihalashning standart bosqichlari berilgan. Hammasi bo'lib, ularni 7 bosqichga bo'lish mumkin: 1. Ma'lumotlar yig'ilishi 2. Tarmoqni ishga tushirish 3. Tarmoqning moslamasi 4. Og irliklar va qiymatlarni ishga tushirishʻ 5. Tarmoqni o'qitish 6. Tarmoq tekshirilmoqda 7. Oxirgi foydalanuvchi tomonidan foydalanish

Oddiy neyron modeli Neyron tarmoqning elementar hujayrasi neyrondir. Uchta alohida funktsional operatsiyalar:  P signalining skalar kirishi w vazn omiliga ko'paytiriladi. Natijada wp skalar qiymatini olamiz.  Keyinchalik, og'irlikdagi kirish wp offset b bilan jamlanadi. Natijada, bizda n qiymati mavjud.  N qiymati f aktivlashtirish funktsiyasining argumenti, aktivatsiya funktsiyasining chiqishi esa skaler qiymat a. Ba'zi hollarda, b ofseti ishlatilmaydi.

Aktivlashtirish funksiyalari (uzatish funksiyalari) Asboblar to'plami uzatish funktsiyalarining katta to'plamini o'z ichiga oladi. Eng keng tarqalgan ikkita xususiyat:  Chiziqli faollashtirish funktsiyasi bo'lgan neyron hujayralari chiqish qatlamida ishlatiladi.  Sigmoid aktivatsiya funktsiyasi, funksiya argumenti -∞ dan +∞ gacha qiymatlarni olishi mumkin va chiqish 0 dan 1 gacha o'zgaradi. Differentsiatsiyalanish xususiyati tufayli bu xususiyat ko'pincha orqaga tarqalishga asoslangan o'quv tarmoqlarida qo'llaniladi.

Vektor usuli bilan neyronComment Oddiy neyron vektor sifatida taqdim etilgan kirish signallarini qayta ishlashi mumkin. R elementlari bo'lgan bitta kirish vektori p bo'lgan neyron: Har bir kirish elementi mos ravishda og'irliklar bilan ko'paytiriladi va og'irlikdagi qiymatlar topuvchiga uzatiladi. Neyronning o'zgarishi b bo'lib, u kirishlarning og'irlikdagi yig'indisi bilan jamlanadi. Natijada aktivatsiya funksiyasining n argumenti olinadi: .

Neyron tarmoq arxitekturasiComment R kirish elementlari va S neyronlari bo'lgan bir qavatli tarmoq. Kirish vektorining har bir elementi neyronning barcha kirishlariga ulangan va bu aloqa W og'irliklar matritsasi bilan beriladi. Har bir i-chi neyron, n (i) skalar chiqishini tashkil etuvchi yig'ish elementini o'z ichiga oladi. Skaler funksiyalar to'plami n (i) qatlamni faollashtirish funktsiyasining S-elementi kirish vektori n ichiga birlashtiriladi. Neyronal qatlamning chiqishlari a ustun vektorini hosil qiladi. Qatlamdagi R kirishlari soni S neyronlari soni bilan bir xil bo'lmasligi mumkin.

Neyron tarmoq arxitekturasiComment Kirish vektorining elementlari W og'irliklar matritsasi orqali o'tkaziladi. W matritsasining satr indekslari neyron og'irliklarining maqsadlarini ko'rsatadi va ustun indekslari qaysi manba bu og'irlik uchun kirish ekanligini ko'rsatadi.

Perceptron Rosenblattning seminal ishida ko'plab perceptron modellari taqdim etilgan. Ushbu modellarning eng soddasi bir qavatli perceptron bo'lib, uning og'irliklari va ofsetlari kirish vektorlarini tasniflash muammosini hal qilish uchun sozlanishi mumkin. O'qitish usuli Perceptron o'rganish qoidasi deb ataladi. Perceptronlar oddiy tasvirlarni tasniflash vazifalari uchun eng mos keladi. Bu bunday muammolarni hal qilish uchun juda tez va ishonchli tarmoq turi. Bundan tashqari, perceptron qanday ishlashini tushunish yanada murakkab tarmoqlarni tushunish uchun yaxshi asos yaratadi.

Perceptron neyron modeli Perceptron modelida ishlatiladigan neyron qattiq cheklovlar bilan qadamli hardlim aktivatsiya funktsiyasiga ega. Perceptron kirish vektorining har bir elementi tegishli og'irlik bilan og'irlashadi va ularning yig'indisi aktivatsiya funktsiyasining kirishidir. Qattiq bog'langan aktivatsiya funktsiyasi ikkita qiymatni qaytaradi: 0 va 1.

Perceptron neyron modeli Perceptron neyron, agar faollashtirish funktsiyasining kirishi bo'lsa, 1 ni qaytaradi; aks holda, 0. Qattiq cheklangan faollashtirish funktsiyasi perceptronga kirish maydonini 2 mintaqaga bo'lish orqali kirish vektorlarini tasniflash qobiliyatini beradi.

Perceptron neyron modeli Kirish maydoni L bo'linish chizig'i bilan 2 mintaqaga bo'linadi, bu o'lchovli holat uchun tenglama bilan beriladi: . Bu chiziq og'irliklar vektoriga perpendikulyar bo'lib, miqdorga o'tadi. L chizig'i ustidagi kirish vektorlari neyronning ijobiy potentsialiga mos keladi, shuning uchun bu vektorlar uchun perceptron chiqishi 1 bo'ladi; L chizig'i ostidagi kirish vektorlari 0 ning perceptron chiqishiga mos keladi. Ofset qiymatlari va og'irliklarini o'zgartirganda, L chizig'ining chegarasi o'z joyini o'zgartiradi. Siljishsiz perceptron har doim kelib chiqish joyidan o'tadigan tarqatish chizig'ini hosil qiladi. Kirish vektorining o'lchami 2 dan katta bo'lsa, gipertekislik ajratuvchi chegara bo&#3

Perceptron arxitekturasi Perceptron R kirishlariga ulangan S neyronlarini o'z ichiga olgan bitta qatlamdan iborat. - j-chi kirishdan i-chi neyronga uzatish koeffitsientlari.

Perceptron mashg'ulotlari Perceptronlar o'qituvchi bilan o'qitiladi. Nazorat ostida o'qitish jarayonida kerakli tarmoq xatti-harakatlarining bir qator misollari keltiriladi, ular o'qitish to'plami deb ataladi - perceptron kirishlari, - zarur (maqsadli) chiqishlar. Mashg'ulotning maqsadi neyronning javobi va maqsadli vektor o'rtasidagi farqga teng bo'lgan xatoni kamaytirishdir. Learnp perceptron o'qitish qoidasi kirish vektori va xato berilgan og'irliklar va ofsetlarda zarur o'zgarishlarni hisoblaydi. Maqsadli vektor t faqat 0 va 1 qiymatlarini o'z ichiga olishi mumkin, chunki hardlim aktivatsiya funktsiyasi ishlatiladi. Learnp funktsiyasi har safar bajarilganda, perceptron sozlamalari qayta sozlanadi. Agar yechim mavjud bo'lsa, u hold

Perceptron mashg'ulotlari Agar ofset ishlatilmasa, learnp funktsiyasi faqat og'irliklar vektorini o'zgartirib yechimni izlaydi. Bu vektorga perpendikulyar bo'lgan va kirish vektorlarini to'g'ri ajratadigan ajratish chizig'ini topishga olib keladi. Perceptron sozlash (o'qitish) qoidasi og'irlik vektoridagi o'zgarishni xato bilan bog'lash orqali yozilishi mumkin: Barcha 3 holatlar boshqacha yozilishi mumkin: Ofsetni o'zgartirish uchun shunga o'xshash ifoda (ofset birlik kirishining og'irligi sifatida hisoblanadi): Bir nechta neyronlar bo'lsa, bu nisbatlar quyidagicha ko'rinadi: Perceptron o'rganish qoidasining yakuniy ko'rinishi quyidagicha:

Kohonen qatlami (raqobatlashayotgan qatlam) Katta majmua majmualarini tahlil qilish jarayonida ma'lumotlar topologik tuzilishini o'rganish, ularning guruhlarga (klasterlarga) birikmasini o'rganish bilan bog'liq vazifalar doimo paydo bo'ladi. Bunday muammolarni o'z- o'zini tashkil etadigan neyron tarmoqlarning maxsus sinfidan foydalangan holda muvaffaqiyatli hal qilish mumkin. O'z-o'zini tashkil etish xususiyati neyron tarmoqlarning eng jozibali xususiyatlaridan biridir. Finlyandiyalik olim T. Kohonen tomonidan tasvirlangan o'z-o'zini tashkil etadigan tarmoqlar bunday xususiyatlarga ega. O'z-o'zini tashkil etadigan tarmoqdagi neyronlar ba'zi umumiy xususiyatlarga ega bo'lgan kirish vektorlari guruhlarini (klasterlarini) aniqlash uc

Kohonen tarmoq arxitekturasiName Ndist bloki kirish vektori va og'irliklar matritsasi satrlari orasidagi salbiy Yevklid masofalarini hisoblaydi. Aktivatsiya funktsiyasining kirishi hisoblangan masofani siljish vektori bilan yig'ish natijasidir.

Kohonen tarmoq arxitekturasiName Agar barcha siljishlar nolga teng bo'lsa, maksimal qiymat 0 dan oshmasligi kerak. Nol qiymat faqat kirish vektori neyronlardan birining vazn vektoriga teng bo'lganda mumkin. Agar ofsetlar 0 dan boshqacha bo'lsa, vektor elementlari uchun musbat qiymatlar ham mumkin. Raqobatdosh faollashtirish funktsiyasi vektor elementlarining qiymatlarini tahlil qiladi va maksimal kirish qiymatiga ega bo'lgan bitta g'olib neyrondan tashqari barcha neyronlar uchun 0 ga teng neyronal chiqishlarni hosil qiladi. Shunday qilib, qatlamning chiqish vektori 1 ga teng bitta elementga ega bo'lib, bu g'olib neyronga, qolganlari esa 0 ga teng.

Kohonen Network Training (learnk) Ushbu tarmoqni o'rganish jarayonining o'ziga xos xususiyati shundaki, o'rganish xatosini kamaytirishdan ko'ra, neyronlarning sinapslarining og'irliklarini sozlash kerak. O'qish Kohonen qoidasiga muvofiq amalga oshiriladi: Kohonen qoidasi oldingi bosqichda kirish vektorining og'irlikdagi farqini va qatorning qiymatini qo'shish orqali og'irlik matritsasi satriga tuzatishni ta'minlaydigan takrorlanish munosabati. Shunday qilib, kirish vektoriga eng yaqin vazn vektori o'zgartiriladi, shunda ular orasidagi masofa yanada kichiklashadi. Bunday mashg'ulotning natijasi shundan iboratki, g'olib neyron, avvalgisiga yaqin bo'lgan yangi kirish vektori taqdim etilsa ham, tanlovda g'alaba qozonishi mumkin va avv

Learncon qoidasi Har qanday raqobatdosh qatlamning cheklovlaridan biri shundaki, ba'zi neyronlar shug'ullanmaydi. Bu kirish vektorlaridan uzoq bo'lgan boshlang'ich vazn vektorlariga ega neyronlar, o'rganish qancha davom etishidan qat'i nazar, hech qachon tanlovda g'alaba qozonmasliklarida namoyon bo'ladi. Natijada, bunday vektorlar o'rganishda ishlatilmaydi va tegishli neyronlar hech qachon g'olib bo'lmaydi. Ular "o'lik" neyronlar deb ataladi. Ushbu vaziyatni bartaraf etish va neyronlarni kirish vektorlariga sezgir qilish uchun neyronning g'olib neyronlar bilan raqobatlashishiga imkon beradigan o'zgarishlar ishlatiladi. Bunga olib tashlangan neyronning salbiy masofasiga qo'shiladigan ijobiy almashinish yordam beradi.

Learncon qoidasi Sozlash jarayonining boshida raqobatdosh qatlamdagi barcha neyronlarga bir xil faoliyat parametri belgilanadi: N - klasterlar soniga teng bo'lgan raqobatdosh qatlamdagi neyronlar soni. O'rnatish jarayonida Learncon ushbu parametrni faol neyronlar uchun qiymatlari yuqori bo'lishi va faol bo'lmagan neyronlar uchun kichikroq bo'lishi uchun sozlaydi. Faoliyat parametrlarining o'sish vektori formulasi: - sozlash tezligi parametri, - elementi 1 ga teng bo'lgan vektor (boshqalarning barchasi 0 ga teng).

Learncon qoidasi G'olib neyrondan tashqari barcha neyronlar uchun o'sish salbiy. Faoliyat parametri ofset nisbati bilan bog'liq: G'olib neyronning ofseti kamayadi va qolgan neyronlarning ofseti biroz oshadi. Siljish vektorining o'sishini hisoblash uchun formula: Faol bo'lmagan neyronlar uchun ofsetlarni oshirish kirish qiymatlarini kengroq qamrab olishga imkon beradi va faol bo'lmagan neyron klaster hosil qila boshlaydi.

Learncon qoidasi Learncon xususiyatining ikkita afzalligi quyidagilar:  Agar neyron musobaqada g'alaba qozonmasa, chunki uning og'irlik vektori tarmoqqa kiruvchi vektorlardan sezilarli darajada farq qilsa, uning o'zgarishi o'rgangan sari etarlicha katta bo'ladi va raqobatbardosh bo'ladi. Neyronning g'alaba qozonishi bilanoq, uning joylashishi kamayib ketadi.  Ofsetlarni sozlash sizga faoliyat parametrining qiymatlarini moslashtirishga imkon beradi va taxminan bir xil sonli kirish vektorlari uchun jalb qilishni ta'minlaydi. Agar klasterlardan biri ikkinchisiga qaraganda ko'proq kirish vektorlarini jalb qilsa, unda ko'proq gavjum maydon ko'proq neyronlarni jalb qiladi va kichikroq klasterlarga bo'linadi.

 A m m o bularning barchasi, albatta, kela jak m asalasidir. B ugungi kunda neyron ta rm oqlar nisbatan tor sohalarda ishlash uchun is hlatiladi va ijtim oiy kontekstni tushunis hni tala b qiladigan m uam m olarni hal qilishda ularga ishoniladim i yoki yo'qm i nom a'lum . A yni paytda, neyron tarm oqlar bizning hayotim izga ishonchli ta rzda kirib borm oqda va buning ko'plab m isollari m avjud. Sony tom onidan is hlab chiqarilgan sun'iy in tellekt elem entlariga ega bo'lgan elektron o'z -o'zini o'rganadigan itni eslatib o'tish kifoya A IB O ko'n gilo char robot.Sony kompaniyasining AIBO ko'ngilochar roboti

Купить

Похожие документы
Operatsion tizimlarda journaling file system
I/O scheduling algoritmlari
O‘rta Osiyo kutubxonalarining o‘rganilish masalalari
Funksiyalar va arrow function
Tashkilot xodimlari ma’lumotlarini jamlovchi tizim