Mashinali o’qitishga kirish” Fanidan “Neyron tarmoq modellari va tasvrini aniqlash algaritmlari” Mavzusidan Mustaqil ish

“Mashinali o’qitishga kirish”
Fanidan
“Neyron tarmoq modellari va tasvrini aniqlash algaritmlari”
Mavzusidan
Mustaqil ish

710/19-guruh Bajardi

Haydarov Dilshodbek
Giperparametr[tahrir | manbasini tahrirlash]
Giperparametr doimiy parametr boʻlib, uning qiymati oʻquv jarayoni boshlanishidan oldin oʻrnatiladi. Parametrlarning qiymatlari oʻrganish orqali olinadi. Giperparametrlarga oʻrganish tezligi, yashirin qatlamlar soni va partiya hajmi kiradi.^[48] Baʼzi giperparametrlarning qiymatlari boshqa giperparametrlarnikiga bogʻliq boʻlishi mumkin.
Oʻrganish[tahrir | manbasini tahrirlash]
Oʻrganish — bu namunaviy kuzatishlarni hisobga olgan holda vazifani yaxshiroq hal qilish uchun tarmoqni moslashtirish. Oʻrganish natijaning aniqligini oshirish uchun tarmoqning ogʻirliklarini (va ixtiyoriy chegaralarni) sozlashni oʻz ichiga oladi. Qoʻshimcha kuzatishlarni oʻrganayotganda oʻrganish tugallangan boʻlib, xatolik darajasini kamaytirmaydi. Agar oʻrganganingizdan soʻng, xato darajasi juda yuqori boʻlsa, tarmoq odatda qayta ishlab chiqilishi kerak. Amalda bu oʻrganish davomida davriy ravishda baholanadigan xarajat funksiyasini aniqlash orqali amalga oshiriladi. Xarajat koʻpincha statistik maʼlumot sifatida aniqlanadi, uning qiymati faqat taxminiy baholanishi mumkin. Chiqishlar aslida raqamlardir, shuning uchun xatolik past boʻlsa, chiqish (deyarli mushuk) va toʻgʻri javob (mushuk) oʻrtasidagi farq kichik boʻladi. Koʻpgina oʻrganish modellarini optimallashtirish nazariyasi va statistik baholashning toʻgʻridan-toʻgʻri qoʻllanilishi sifatida koʻrish mumkin.^[49][40]
Oʻrganish darajasi[tahrir | manbasini tahrirlash]
Oʻrganish tezligi modelning har bir kuzatishdagi xatolarni tuzatish uchun koʻrsatadigan tuzatish qadamlari hajmini belgilaydi.^[50] Yuqori oʻrganish tezligi mashgʻulot vaqtini qisqartiradi, ammo past aniqlik bilan, pastroq oʻrganish koʻproq vaqt talab etadi, lekin aniqroq boʻlishi mumkin. Quickprop kabi optimallashtirishlar, birinchi navbatda, xatolarni minimallashtirishni tezlashtirishga qaratilgan boʻlsa, boshqa yaxshilanishlar asosan ishonchlilikni oshirishga harakat qiladi. Tarmoq ichidagi tebranishlarni, masalan, ulanish ogʻirliklarining oʻzgarishini oldini olish va konvergentsiya tezligini yaxshilash uchun takomillashtirish moslashtirilgan oʻrganish tezligidan foydalanadi, bu mos ravishda oshiradi yoki kamayadi.^[51] 0 ga yaqin momentum gradientni taʼkidlaydi, 1 ga yaqin qiymat esa oxirgi oʻzgarishlarni taʼkidlaydi.
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).