6-mavzu. Neyron tarmoqlar
Download 107.81 Kb. Pdf ko'rish
|
6-maruza
j
y 0 = ∆ j y Е ∆ j y ∆ Е ∆ m y y y ,..., , 2 1 k j k i m k ij y y w ∑ = = 1 k i y ji ij w w = j y * j y darajasi bilan asl ko’rinishini tiklaydi. Bu kiruvchi vektor uzatilgandan so’ng tarmoq “o’zini bo’sh qo’yganligi”, ya’ni o’zining energiyasini eng yaqin minimum tomonga qarab kamaytirgani uchun sodir bo’ladi. Bu minimum global emas, lokal bo’lib qolgan varianti ham kuzatilishi mumkin. Shu paytgacha biz boshlang’ich elementli rekurrent tarmoqlarni ko’rib chiqdik. Sigmoid funksiya boshlang’ich qiymatga qaraganda haqiqatga yaqinroqdir, chunki neyron bitta holatdan boshqasiga o’tishi uchun ma’lum bir vaqt talab qilinadi. Xopfild quyidagi ko’rinishdagi sigmoid funksiyani [42] qo’llovchi tarmoqlarni o’rganib chiqdi . (6.5) Bu yerda koeffitsiyent funksiyaning burilish darajasini ko’rsatadi. cheksizlikka intilganda, (6.5) funsiya boshlang’ichga yaqinlashadi, ni kichraytirganda funksiyaning egri chizig’i silliqlashadi. Bunday tarmoqlarga nisbatan ular barqarorligining yetarli sharti, ya’ni vazn koeffitsiyentlari matrisasining simmetriklilik sharti bajariladi. ) 1 /( 1 ∑ + = − i i w x e y λ λ λ λ Download 107.81 Kb. Do'stlaringiz bilan baham: |
Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling
ma'muriyatiga murojaat qiling