16-amaliy ish. Miyadan meros olgan neyr tarmoqlarning xususiyatlari

3-bosqich: tarmoqni dastlabki loyihalash
Perseptron tuzilishi tanlanadi dan Keyingisi mulohazalar:

1. 
   kirish neyronlari soni Nx kirish vektorining o'lchamiga teng bo'lishi kerak X ;
   
2. 
   miqdori hafta oxiri neyronlarNykerak bolmoq teng o'lchamlari hafta oxiri vektorD;
   
3. 
   yashirin qatlamlar soni, Arnold-Kolmogorov-Hecht-Nielsen teoremasiga ko'ra (6.1 § ga qarang) kamida bitta bo'lishi kerak; keyingi bosqichlarda, agar bu tarmoq sifatini yaxshilasa, yashirin qatlamlar sonini sozlash mumkin;
   
4. 
   yashirin qatlamlardagi neyronlar soni dastlab formulalar (6.1), (6.2) yordamida hisoblanadi; keyingi bosqichlarda, agar bu tarmoq sifatini yaxshilasa, yashirin qatlamlardagi neyronlar soni ham sozlanishi mumkin;
   
5. 
   Arnold-Kolmogorov-Xext-Nilsen teoremasiga ko'ra, yashirin neyronlarning faollashuv funktsiyalarini sigmasimon qilib o'rnatish tavsiya etiladi, ammo kelajakda ularning shakli o'zgarishi mumkin, agar bu tarmoq sifatini yaxshilasa.
   

Perseptron strukturasini sozlashda shuni yodda tutish kerakki, yashirin neyronlar sonining ko'payishi odatda kichikroq o'rganish xatosiga erishishga imkon beradi. Biroq, uning haddan tashqari ko'payishi giper o'lchov ta'siriga olib keladi - tarmoqning umumlashtiruvchi xususiyatlarini yo'qotish, bu umumlashtirish (sinov) xatosining oshishi bilan ifodalanadi.
4-bosqich. Tarmoqli trening
Tarmoqni o'qitish juda muhim, ammo neyron tarmog'ining matematik modelini yaratishda yakuniy bosqich emas. Treningning maqsadi sinaptik og'irliklarni wij tanlashdan iborat bo'lib, o'quv misollari to'plamining har bir kirish vektori Xq uchun tarmoq berilgan Dq chiqish vektoridan minimal farq qiluvchi Y q vektorini hosil qiladi. Ushbu maqsadga neyron tarmoqlarni o'qitish algoritmlarini qo'llash orqali erishiladi.

2-rasm.Tarmoq muvaffaqiyatli o'qitilganda (a) va o'quv jarayoni kerakli natijani bermasa (b) o'rganish xatosi eL ning davrlar soniga bog'liqligining xarakterli egri chiziqlari.
Oddiy o'rganish egri chizig'i - o'rganishdagi xatolarning o'rganish davrlari soniga bog'liqligi - rasmda ko'rsatilgan. 6.18, a. Biroq, shunday bo'lishi mumkinki, tarmoq o'rganishni "istamaydi": o'rganish xatosi davrlar sonining ko'payishi bilan nolga inmaydi (6.18-rasmga qarang, b). Ushbu istalmagan hodisaning sabablari quyidagilar bo'lishi mumkin.