Mavzu: Neyron to’rlar

Termiz davlat universiteti

Termiz davlat universiteti

Axborot Texnologiya fakulteti

Matematika va Informatika yònalishi

Sirtqi 221 guruh talabasi

JAMOLOVA SABOHATNING

sun’iy intelekt fannidan tayyorlagan

Mustaqil ishi

PRIZENTATSIYA

Mavzu: Radial neyron to`rlar. Radial basis funksiyalar (rbf). Gauss funksiyasi. Rbf to`rlari o`qitish algaritmi. Xor masalasi

Reja

• Reja
• Radial asos funksiyalari - bu markazga nisbatan masofa mezoniga ega bo'lgan funktsiyalar
• RBF tarmoqlari ko'p qatlamli perkeptronlar singari mahalliy minimalardan qochish afzalliklariga ega.
• Har bir kirish ma'lumotlarini RBF bilan bog'lash tabiiy ravishda yadro usullariga olib keladi qo'llab-quvvatlash vektorli mashinalar (SVM) va Gauss jarayonlari (RBF bu yadro funktsiyasi ).

Radial asos funksiyalari - bu markazga nisbatan masofa mezoniga ega bo'lgan funktsiyalar. Radial asos funktsiyalari ko'p qavatli perkeptronlarda sigmasimon yashirin qatlam o'tkazish xarakteristikasini o'rnini bosuvchi sifatida qo'llanilgan. RBF tarmoqlari ikkita qatlamga ega: Birinchisida, kirish "yashirin" qatlamning har bir RBF-ga joylashtirilgan. Tanlangan RBF odatda Gauss hisoblanadi. Regressiya muammolarida chiqish qatlami o'rtacha taxmin qilingan natijani ifodalovchi yashirin qatlam qiymatlarining chiziqli birikmasidir. Ushbu chiqish qatlami qiymatining talqini a bilan bir xil regressiya modeli statistikada. Tasniflash muammolarida odatda chiqish qatlami sigmasimon funktsiya orqa ehtimollikni ifodalovchi yashirin qatlam qiymatlarining chiziqli birikmasidan. Ikkala holatda ham ishlash tez-tez qisqarish texnikasi bilan yaxshilanadi tizma regressiyasi klassik statistikada. Bu a-dagi kichik parametr qiymatlariga (va shuning uchun silliq chiqish funktsiyalariga) bo'lgan oldingi ishonchga mos keladi Bayesiyalik ramka.

RBF tarmoqlari ko'p qatlamli perkeptronlar singari mahalliy minimalardan qochish afzalliklariga ega. Buning sababi shundaki, o'quv jarayonida sozlanadigan yagona parametr - bu yashirin qatlamdan chiqish qatlamigacha chiziqli xaritalash. Lineerlik xato yuzasining kvadratik bo'lishini va shuning uchun bitta osonlik bilan topiladigan minimal darajaga ega bo'lishini ta'minlaydi. Regressiya muammolarida buni bitta matritsali operatsiyada topish mumkin. Tasniflash muammolarida sigmasimon chiqish funktsiyasi tomonidan kiritilgan qat'iy bo'lmagan chiziqlilikdan foydalanish eng samarali tarzda hal qilinadi iterativ ravishda qayta tortilgan eng kichik kvadratchalar.RBF tarmoqlari radial asos funktsiyalari bilan kirish maydonini yaxshi qamrab olishni talab qiladigan kamchiliklarga ega. RBF markazlari kirish ma'lumotlarini taqsimlanishiga qarab belgilanadi, ammo bashorat qilish vazifasiga murojaat qilmasdan. Natijada, vakillik resurslari kirish maydonining vazifaga ahamiyatsiz bo'lgan joylarida sarflanishi mumkin. Umumiy echim - bu har bir ma'lumot nuqtasini o'z markazi bilan bog'lashdir, ammo bu oxirgi qatlamda hal qilinadigan chiziqli tizimni kengaytirishi va qisqarish texnikasini talab qilishi kerak ortiqcha kiyim.

• RBF tarmoqlari ko'p qatlamli perkeptronlar singari mahalliy minimalardan qochish afzalliklariga ega. Buning sababi shundaki, o'quv jarayonida sozlanadigan yagona parametr - bu yashirin qatlamdan chiqish qatlamigacha chiziqli xaritalash. Lineerlik xato yuzasining kvadratik bo'lishini va shuning uchun bitta osonlik bilan topiladigan minimal darajaga ega bo'lishini ta'minlaydi. Regressiya muammolarida buni bitta matritsali operatsiyada topish mumkin. Tasniflash muammolarida sigmasimon chiqish funktsiyasi tomonidan kiritilgan qat'iy bo'lmagan chiziqlilikdan foydalanish eng samarali tarzda hal qilinadi iterativ ravishda qayta tortilgan eng kichik kvadratchalar.RBF tarmoqlari radial asos funktsiyalari bilan kirish maydonini yaxshi qamrab olishni talab qiladigan kamchiliklarga ega. RBF markazlari kirish ma'lumotlarini taqsimlanishiga qarab belgilanadi, ammo bashorat qilish vazifasiga murojaat qilmasdan. Natijada, vakillik resurslari kirish maydonining vazifaga ahamiyatsiz bo'lgan joylarida sarflanishi mumkin. Umumiy echim - bu har bir ma'lumot nuqtasini o'z markazi bilan bog'lashdir, ammo bu oxirgi qatlamda hal qilinadigan chiziqli tizimni kengaytirishi va qisqarish texnikasini talab qilishi kerak ortiqcha kiyim.