21-amaliy ish. Falman-liber kaskadli korelyatsiya tarmog‘I

2-qadamBir qavatli perseptron odatdagi usulda, masalan, umumlashtirilgan delta qoidasi yordamida o'qitiladi.
3-qadamYashirin nomzod neyron qo'shiladi (7.2-rasm). Uning si-

1-rasm.Yashirin nomzod neyron qo'shiladi, u sinapslari bilan tarmoqning barcha kirish neyronlari bilan bog'lanadi va uning aksoni qoladi.
ozod
naps tarmoqning barcha kirish neyronlariga ulangan, akson esa hozircha bo'sh qoladi. Buning ortidan yashirin neyronni o'rganish jarayoni boshlanadi. U yashirin nomzod neyronning faolligi va tarmoq chiqishidagi xato qiymati o'rtasidagi maksimal korrelyatsiya koeffitsientini ta'minlash shartidan uning sinaptik og'irliklarini tanlashdan iborat. Yashirin nomzod neyron asl bir qatlamli perseptronni o'rgatish uchun ishlatilgan bir xil o'quv misollari to'plamidan foydalangan holda o'qitiladi.
4-qadamNomzod neyron tarmoqning mavjud strukturasiga kiritilgan - uning aksoni chiqish neyronlari bilan bog'langan (7.3-rasm) va tarmoqni o'rganish jarayoni qayta tiklanadi va yashirin neyronning sinaptik og'irliklari endi o'zgartirilmaydi. Agar mashg'ulot paytida maqsad funktsiyasi (tarmoqning kvadrat xatosi) berilgan chegaraga kamaysa, u holda o'quv jarayoni tugallanadi. Aks holda, keyingi bosqich amalga oshiriladi.
5-qadamYangi yashirin nomzod neyron qo'shiladi, u o'zining sinapslari bilan barcha kirish neyronlari va allaqachon mavjud yashirin neyronlar bilan bog'lanadi (7.4-rasm), uning aksoni esa bo'sh qoladi. Yashirin nomzod neyron o'qitish misollar to'plamidan foydalangan holda o'qitiladi. O'rganishning maqsadi, avvalgidek, yashirin nomzod neyronning sinaptik og'irliklarini tanlashdir

2-rasm.Yashirin neyron tarmoqning barcha chiqish neyronlariga ulanadi

3-rasmYangi yashirin nomzod neyron qo'shildi, u o'zining sinapslari bilan tarmoqning barcha kirish neyronlari va yashirin neyron(lar) bilan bog'lanadi, akson esa bo'sh qoladi.

4-rasmYashirin neyron mavjud tarmoq tuzilishiga kiritilgan
bu erda uning faolligi va tarmoq chiqishidagi xato qiymati o'rtasidagi bog'liqlik maksimal bo'ladi.
6-qadamYashirin nomzod neyron mavjud tarmoq tuzilishiga kiritilgan (7.5-rasm), tarmoqni o'qitish jarayoni qayta tiklanadi va yashirin neyronlarning sinaptik og'irliklari endi o'zgartirilmaydi. Agar mashg'ulot paytida maqsad funktsiyasi (tarmoqning kvadrat xatosi) berilgan chegaraga kamaysa, u holda o'quv jarayoni tugallanadi. Aks holda, yangi yashirin neyron qo'shiladi va hokazo.
Ko'rib turganingizdek, Fahlman-Libier algoritmini bajarish natijasida strukturasi qatlamlidan farq qiladigan neyron tarmoq hosil bo'ladi va shuning uchun tarmoq perseptron emas.
Algoritmning modifikatsiyalari mavjud bo'lib, ular har bir bosqichda bitta yashirin nomzod neyron emas, balki bir vaqtning o'zida bir nechtasi qo'shilishi va o'qitilishi bilan ajralib turadi, ulardan eng yuqori korrelyatsiya koeffitsientiga ega bo'lgan eng yaxshisi tanlanadi. Algoritm mualliflari [91] ta'kidlaganidek, bir nechta nomzod neyronlarning parallel korrelyatsiyasini o'rgatish va ulardan eng yaxshisini tanlash mahalliy minimal nuqtaga etib borish va tarmoqqa noto'g'ri og'irliklarga ega yashirin neyronni kiritish ehtimolini kamaytiradi.
Kaskad korrelyatsiya tarmog'ining afzalliklari quyidagilardan iborat:

1. 
   maqsad funktsiyasini (tarmoqning kvadratik xatosi) minimallashtirish jarayonida faqat chiqish neyronlarining sinaptik og'irliklari ishtirok etganligi sababli, xatoning orqaga tarqalishi algoritmidan foydalanish talab qilinmaydi;
   
2. 
   tarmoq tuzilmasini optimallashtirish tarmoqni yaratish algoritmi nuqtalarini bajarish jarayonida avtomatik ravishda amalga oshiriladi;
   
3. 
   ko'pgina mutaxassislar ta'kidlaganidek, kaskad korrelyatsiya algoritmi optimal tuzilmaning neyron tarmoqlarini o'rganish va qurish vositasi sifatida ajoyib fazilatlarni namoyish etadi.