24.Neyron tarmoqlarining turlari: Xopfild tarmoqlari, Koxonen tarmog'i.
Neyron tarmoqlarining turli turlari mavjud, va ularning har biri xususiyatlarga ega. Xopfild (Hopfield) tarmoqlari va Koxonen (Kohonen) tarmoqlari, ikkala turining ham mavjud bo'lgan bir nechta turli va vazifalarni bajarish uchun mo'ljallangan modellardan ikkasi.
### Xopfild (Hopfield) Tarmoqlari:
Xopfild tarmoqlari o'zlarini o'rgatgan ma'lumotlarni eslatib boradigan va qayta tiklovchi (recurrent) tarmoq modellari. Bu tarmoqlar qatorli (fully connected) bo'lib, har bir neyron har biriga bog'liq. Ular quyidagi asosiy xususiyatlarga ega:
- **O'rganish:**
Xopfild tarmoqlari o'zlariga o'rganilgan ma'lumotlarni eslatish uchun ishlatiladi. Ma'lumotlarni eslatishda, bitta neyronning holatini aniqlash (rekonstruksiya) va boshqa neyronlarga o'rganilgan ma'lumotlarni tiklash uchun qayta tiklash xususiyatlari bor.
- **Qayta Tiklash:**
Xopfild tarmoqlari ma'lumotlarni eslatishda tiklanib, boshqa neyronlarga o'rganilgan ma'lumotlarni tiklash jarayonini amalga oshiradi. Bu jarayon tarmoqning o'rganilgan ma'lumotni tiklashda o'z vazifasini bajaradi.
### Koxonen (Kohonen) Tarmoqlari:
Koxonen tarmoqlari, o'zini boshqarish tarmoqlari (self-organizing networks) guruhiga kiradi. Ular o'rganilgan ma'lumotlar o'rtasida mantiqiy ta'sirni aniqlashda yordam bera olishda, ma'lumotlar o'rtasida o'zgaruvchanlarni o'rganishda va tasvirni kichiklashtirishda yordam beradi. Koxonen tarmoqlari quyidagi xususiyatlarga ega:
- **Guruh Xususiyatlarini Aniqlash:**
Koxonen tarmoqlari ma'lumotlar o'rtasidagi mantiqiy ta'sirni aniqlash uchun ishlatiladi. Har bir guruhga tegishli Koxoneni (tarmoqning bir neyroni) aniqlanayotgan ma'lumotlarga o'zgaruvchanlarni o'rganadi.
- **Mantiqiy Ta'sir:**
Koxonen tarmoqlari barcha ma'lumotlar orasidagi o'zaro mantiqiy ta'sirni aniqlashda ishlatiladi. Ma'lumotlar orasida o'zaro o'xshashlikni aniqlash va ma'lumotlarni guruhlarga ajratishda muhim bo'lgan guruh xususiyatlarini o'rganishda muvofiqdir.
- **Tasvirni Kichiklashtirish:**
Koxonen tarmoqlari tasvirlarni kichiklashtirish va ma'lumotlarning guruhlarga ajratilishi bo'yicha mantiqiy qoidalarni o'rganishda yordam beradi.
Har ikki tarmoq turiga ham kirib chiqqan ma'lumotlar orasida mantiqiy aloqalar o'rganish, tasvirni kichiklashtirish va o'zini boshqarish xususiyatlarini amalga oshirish uchun tushunchalar va xususiyatlarga ega.
Do'stlaringiz bilan baham: |