14 mavzu. Neyron tarmoqni o’qitish masalasi. Neyron tarmoq aniqligini oshirish yo’llari. Reja

Sinflash algoritmi.

1. 
   14.2 б-rasmda keltirilgan bitta neyronlar qatlamidan iborat NT kirishiga x vektor uzatiladi.
   

2. 
   Minimal javobni beradigan neyron tartib raqami x vektor qarashli bo’lgan sinf raqami hisoblanadi.
   

O’rgatish algoritmi.

1. 
   Barcha tarmoqlardagi tuzatishlarni nolga teng deb hisoblaymiz.
   

2. 
   to’plamdagi har bir nuqta uchun quyidagi protseduralarni bajaramiz.
   

2.1.Tarmoqda sinflash uchun nuqtani (obyektni) olamiz.
2.2. Aytaylik sinflashda nuqta l-sinfga tegishli degan javob olingan bo’lsin. U holda tarmoqning teskari ishlashi uchun Δ vektor uzatilgan bo’lsin va uning koordinatalari quyidagi qoida bo’yicha aniqlansin: .
2.3. Ushbu nuqtalar uchun hisoblangan tuzatmalar oldingi hisoblanganlarga qo’shiladi.

3. 
   Har bir neyron uchun quyidagi prorseduralarni amalga oshiramiz.
   

3.1. Agar oxirgi sinaps bilan hisoblangan tuzatma 0 ga teng bo’lsa, u holda NTdan olib tashlanadi.
3.2. Aytaylik, o’rgatish parameteri qiymati-oxirgi sinaps yordamida hisoblangan tuzatmaga teskari qiymatga teng bo’lsin.
3.3. Birinchi n ta sinapslarda to’plangan tuzatmalarning kvadratlar yig’indisini hisoblaymiz va (-2) ga bo’lib, oxirgi sinapsning tuzatmasiga kiritamiz.
3.4. parametrlar bilan o’rgatish qadamini bajaramiz.

4. 
   Agar yana hisoblangan sinaptikli vaznlar oldingi qadamda olingan vaznlardan farq qilsa, u holda algoritmning birinch qdamiga o’tamiz.
   

Algoritmning ikkinchi va uchinchi qadamlari tushuntirishlarni talab qiladi. 12.30 v -rasmdan ko’rinadi, algoritmning 2.2-qadamida hisoblangan tuzatmalar minimal signal bergan neyronlardan tashqari barcha neyronlar uchun nolga teng bo’ladi. Minimal signal bergan neyronning birinchi n ta tuzatmalari anglab olinuvchi x nuqtalar koordinatalariga teng, oxirgi sinapsning tuzatmalari esa birga temg bo’ladi. Algoritm ikkinchi qadamining tugashidan keyin i-neyronning oxirgi sinapsidagi tyzatma i-sinfga talluqli nuqtalar soniga teng bo’ladi, ushbu neyronning qolgan tarmoqlaridagi tuzatmalar esa - i-sinfning barcha nuqtalarining mos koordinatalari yig’indisiga teng bo’ladi. To’g’ri vaznlarni olish uchun birinchi n ta tarmoqlarning barcha tuzatmalarini oxirgi sinapsning tuzatmasiga bo’lish, oxirgi sinaps qiymatini olingan qiymatlar kvadratlari yi’g’indisiga teng deb olish va qolgan sinapslarning qiymatlarini esa- ushbu sinapslar uchun olingan tuzatmalarni (-2) ko’paytirish natijasida olingan qiymatlarga teng deb olinadi.Algoritmning uchinch qadamida ham xuddi shu jarayon bajariladi.
Koxonen algoritmi bo’yicha o’rgatishda hisoblash jarayonini qisqrtirish maqsadida kiruvchi obyektlar va ularning vaznli koeffitsiyentlarining qiymatlari quyidagicha normallashtiriladii:
,
bu yerda x_i - kiruvchi obyektlar yoki vaznli koeffitsiyentlarining i- komponentasi; n -obyektlarning o’lchovi.