Fakultet Kompyuter injinering

Narx funksiyasi[tahrir | manbasini tahrirlash]
Xarajat funksiyasini ad hoc aniqlash mumkin boʻlsa-da, koʻpincha tanlov funksiyaning kerakli xususiyatlari (masalan, qavariqlik) yoki modeldan kelib chiqqanligi sababli aniqlanadi (ehtimollik modelida modelning orqa ehtimoli teskari sifatida ishlatilishi mumkin).
Orqaga tarqalish[tahrir | manbasini tahrirlash]
Orqa tarqalish — bu oʻrganish jarayonida aniqlangan har bir xatoni qoplash uchun ulanish ogʻirliklarini sozlash uchun ishlatiladigan usul. Ogʻirlikni yangilash stokastik gradient tushishi yoki boshqa usullar orqali amalga oshirilishi mumkin, masalan, Extreme Learning Machines,[52] „No-prop“ tarmoqlari,[53] orqaga yoʻl qoʻymasdan mashq qilish,[54] „vaznsiz“ tarmoqlar,[55][56] ][56] va koNTektsionist boʻlmagan neyron tarmoqlar.
Paradigmalarni oʻrganish[tahrir | manbasini tahrirlash]
Uchta asosiy taʼlim paradigmalari nazorat ostida oʻrganish, nazoratsiz oʻrganish va mustahkamlovchi oʻrganishdir. Ularning har biri maʼlum bir oʻquv vazifasiga mos keladi. Nazorat ostida oʻrganish[tahrir | manbasini tahrirlash]
Nazorat ostidagi oʻrganish juftlashtirilgan kirishlar va kerakli natijalar toʻplamidan foydalanadi..Bu holda xarajat funksiyasi notoʻgʻri ajratmalarni bartaraf etish bilan bogʻliq.[57] Keng tarqalgan ishlatiladigan xarajat oʻrtacha kvadrat xato boʻlib, u tarmoqning chiqishi va kerakli natija oʻrtasidagi oʻrtacha kvadrat xatoni minimallashtirishga harakat qiladi.
SNT bunday ilovalarda oʻrganish komponenti boʻlib xizmat qiladi.[58][59] SNT bilan birgalikda dinamik dasturlash (neyrodinamik dasturlash)[60] SNT qobiliyati tufayli transport vositalarini marshrutlash,[61] video oʻyinlar, tabiiy resurslarni boshqarish[62][63] va tibbiyot[64] kabi muammolarga qoʻllanilgan. nazorat masalalarini echish uchun sonli yaqinlashish uchun diskretizatsiya tarmogʻining zichligini kamaytirishda ham aniqlik yoʻqotilishini kamaytirish.