Alejandro Castillo

1-rasm - Har bir qatlamda 4 ta kirish, 3 qatlam va 3 neyronli ko'p qatlamli perseptron.
3. METOD
2
2 2
Naqshlarni aniqlashda ko'p qatlamli perseptronlar biz tasniflamoqchi bo'lgan ba'zi naqsh xususiyatlari bilan oziqlanadi; tarmoqning chiqishi
naqsh tegishli bo'lgan naqshni ifodalaydi. Tajriba shuni ko'rsatadiki, neyron tarmoqlar juda yaxshi namuna tanuvchilardir, ular ma'lum bir
muammo uchun noyob tuzilmalarni o'rganish va qurish qobiliyatiga ega [18].
Bias deb ataladigan i-1, bi,j qatlamidagi neyronlar soni har doim 1 ga teng bo'lgan kirishning og'irligi bo'lib, uning vazifasi
o'rganishni osonlashtirish va tarmoqqa ko'proq universallik berishdir. Nolinchi qatlam neyron tarmog'ining kirishlariga havola qiladi va
oxirgi qatlamning chiqishlari tarmoqning chiqishlariga mos keladi (1-rasmga qarang).
To'g'ri o'qitilgan ko'p qatlamli perseptrondagi yangi kirish taqdim etilayotgan yangi kirishga o'xshash (umumlashtirish xususiyati) o'qitishda
ishlatiladigan kirish uchun to'g'ri chiqishga o'xshash natijaga olib keladi [11, 1].
bu:
Pastroq 3 dB
Chastota [Hz] 31,5
15,6
7,0
qayerda
Yuqori 3 dB
Chastotasi [Hz]
80,0
42,5
22,0
Eng keng tarqalgan neyron tarmoq turlaridan biri ko'p qatlamli perseptrondir. Ushbu neyron tarmoqda neyronlarning har bir qatlami faqat
keyingi neyron qatlami bilan bog'langan. i qavatdagi j-chi neyronning ai ,j chiqishi (Ni,j, i, j ÿ1 uchun )
Masshtab
1-JADVAL - TO'LQINLI FILTRLARNING O'TKAZISHI [13]
KASTILLO
Qatlam 3
Qatlam 2
1-qavat
f
ÿ
ÿ ÿ ÿ
b
ÿ ij
ÿ
ÿ ÿ ÿ
1
w 2,1
Neyron 1,1
3,2
3,1
2,3
1,3
1
w 3,2
1,2
2,2
1,1
2,1
1
w 0,1
3
w 2,1
Neyron 3,3
3,3
4
w 0,1
3
w 3,2
k
ÿ f
a
2,2
a
4,0
a
3,2
a
1,3
ÿ f
ÿ f
b
1,2
ÿ f
b
2,2
ÿ f
a
3,1
b
1,1
a
1,1
b
1,3
a
3,0
a
2,1
ÿ f
a
2,2
b
3,3
b
2,3
a
3,3
b
3,1
b
2,1
ÿ f
a
1,2
a
1,0
b
3,2
ÿ f
ÿ f
a
2,0
Machine Translated by Google

---

s
s
s
s
p
kjklkpk l 1, ÿ ÿ ÿ ÿ ÿ ÿ ÿ
ÿ kp
( nj n
ÿ ÿ
ÿ ÿ ÿ
ÿ ÿ
ÿ ÿ wfn ÿ
ÿ
ÿ
ÿ
ÿ
arktan
s
n
ÿ1 p
s
s
s
s
s
j
s
s
n j
n
j
n
p
(b)
(a)
ÿ ÿ
ÿ ÿ
Ushbu ishda biz EKG to'lqinlarining qaysi moduli maksimalini hosil qilishini va ular bilan EKG to'lqinining maksimal nuqtasini
aniqlashni aniqlash uchun nazorat qilinadigan neyron tarmoqlardan foydalanadigan usulni taklif qilamiz. EKG to'lqinlarining
boshlanishi va siljishini aniqlash uchun Li [9] va Sahambi [12] usullariga o'xshash usul ham taklif etiladi.
nkÿlÿ1 va keyin nk , nkÿ1 , …, neyron tarmog‘ini
hisoblaymiz ,
maksimal EKG to'lqini.