16-amaliy ish. Miyadan meros olgan neyr tarmoqlarning xususiyatlari

NAZORAT SAVOL VA VAZIFALAR

1. 
   Simulyatsiya qilingan ob'ekt yoki jarayonni optimallashtirish vazifasi nima va u neyron tarmoq texnologiyalari yordamida qanday hal qilinadi? Misollar keltiring.
   
2. 
   Simulyatsiya qilingan ob'ekt, hodisa yoki jarayonning xususiyatlarini bashorat qilish vazifasi nima va u neyron tarmoq texnologiyalari yordamida qanday hal qilinadi? Misollar keltiring.
   
3. 
   Simulyatsiya qilingan ob'ekt yoki jarayonni boshqarish vazifasi nima va u neyron tarmoq texnologiyalari yordamida qanday hal qilinadi? Misollar keltiring.
   
4. 
   Naqshni aniqlash (tasniflash) vazifasi nimadan iborat va u neyron tarmoq texnologiyalari yordamida qanday hal qilinadi? Misollar keltiring.
   
5. 
   Sun'iy neyron tarmoq va neyrokompyuter o'rtasidagi farq nima?
   

18-AMALIY ISH. NEYR TARMOQLARINI LOYIHALASHTIRISH USULLARI.
Arnold-Kolmogorov-Xext-Nilsen teoremalaridan kelib chiqqan holda, har qanday o'zboshimchalik bilan murakkab ob'ektning neyron tarmog'i modelini qurish uchun sigmasimon neyronlarning bitta yashirin qatlami bo'lgan perseptrondan foydalanish kifoya qiladi, ularning soni formulalar (6.1) bilan aniqlanadi. , (6.2). Biroq, perseptronlarni amaliy qo'llashda ularning har biridagi ikkala qatlam va neyronlarning optimal soni ko'pincha nazariy jihatdan farq qiladi. Bundan tashqari, ba'zan katta bo'lgan perseptronlardan foydalanish tavsiya etiladi´yashirin qatlamlar soni.
Yashirin qatlamlar va neyronlarning optimal sonini tanlashning qat'iy nazariyasi hali mavjud emas. Amalda, ko'pincha bir yoki ikkita yashirin qatlamli perseptronlardan foydalaniladi va yashirin qatlamlardagi neyronlar soni odatda Nx/2 dan 3Nx gacha bo'ladi.
Perseptronni loyihalashda shuni tushunish kerakki, u nafaqat o'qitilgan misollarga to'g'ri javob berishi, balki olingan bilimlarni umumlashtirishi, ya'ni o'quv majmuasida bo'lmagan misollarga to'g'ri javob berishi kerak. Tarmoqning umumlashtirish qobiliyatini baholash uchun o'quv L misollar to'plamiga qo'shimcha ravishda ma'lum miqdordagi test misollari ham hisobga olinadi, ular T test majmuasini tashkil qiladi (6.1-rasm). Bundan tashqari, test to'plamining namunalari bir xil fan sohasiga tegishli, ammo o'quv jarayonida ishtirok etmaydi.
Treningdan so'ng, neyron tarmoqning o'rtacha kvadrat (yoki maksimal) xatosi hisob-kitoblar natijasida olingan Y chiqish vektorining komponentlari va uning kerakli (misollarda keltirilgan) komponentlari o'rtasidagi farq sifatida hisoblanadi. vektor D. O'quv to'plamining L misollari bo'yicha hisoblangan xato o'rganish xatosi deb ataladi va eL deb belgilanadi va T test to'plamining misollarida hisoblangan xato umumlashma xatosi yoki test xatosi deb ataladi va quyidagicha belgilanadi. et T .