Mavzu: perseptron modeli. Perseptron. Bo`sag`a faollashtirish funksiyasi. Perseptron arxitekturasi. Perseptronni o`rgatish

MAVZU:PERSEPTRON MODELI. Perseptron. Bo`sag`a faollashtirish funksiyasi. Perseptron arxitekturasi. Perseptronni o`rgatish

REJA:

• Perseptronning paydo bo'lishi
• Elementar perseptronning tavsifi
• Perseptron neyroni

Perseptronning paydo bo'lishi

Perceptron yoki perceptron [nb 1] (inglizcha perceptron lotincha perceptio — idrok; nemis Perzeptron) — 1958 yilda Frank Rozenblat tomonidan taklif qilingan va birinchi marta amalga oshirilgan miya tomonidan axborotni idrok etishning matematik yoki kompyuter modeli (miyaning kibernetik modeli). 1960 yilda "Mark-1" elektron mashinasi [nb 2]. Perceptron neyron tarmoqlarning birinchi modellaridan biriga aylandi va Mark-1 dunyodagi birinchi neyrokompyuterga aylandi.Perseptron uch turdagi elementlardan iborat, xususan: datchiklardan kelayotgan signallar assotsiativ elementlarga, keyin esa reaksiyaga kirishuvchi elementlarga uzatiladi. Shunday qilib, perseptronlar kirish stimullari va kerakli chiqish reaktsiyasi o'rtasida "assotsiatsiyalar" to'plamini yaratishga imkon beradi. Biologik nuqtai nazardan, bu, masalan, vizual ma'lumotlarning motor neyronlarining fiziologik reaktsiyasiga aylanishiga mos keladi. Zamonaviy terminologiyaga ko'ra, perseptronlarni sun'iy neyron tarmoqlari sifatida tasniflash mumkin:bitta yashirin qatlam bilan;[nb 3]chegara uzatish funktsiyasi bilan;to'g'ridan-to'g'ri signal tarqalishi bilan.

Elementar perseptronning tavsifi

Elementar perseptron uch xil elementlardan iborat: S-elementlar, A-elementlar va bitta R-elementlar. S-elementlar datchiklar yoki retseptorlar qatlamidir. Jismoniy shaklda ular, masalan, ko'zning to'r pardasidagi fotosensitiv hujayralarga yoki kamera qatorining fotorezistorlariga mos keladi. Har bir retseptor ikki holatdan birida bo'lishi mumkin - dam olish yoki qo'zg'alish va faqat oxirgi holatda u bitta signalni keyingi qatlamga, assotsiativ elementlarga uzatadi.A-elementlar assotsiativ deb ataladi, chunki har bir bunday element, qoida tariqasida, S-elementlarning butun to'plamiga (assotsiatsiyasiga) mos keladi. A elementi kirishidagi S-elementlarning signallari soni ma'lum qiymatdan oshib ketishi bilanoq faollashadi {\displaystyle \theta }\theta [nb 5]. Shunday qilib, agar tegishli S-elementlar to'plami sensorli maydonda "D" harfi shaklida joylashgan bo'lsa, etarli miqdordagi retseptorlar "oq yorug'lik nuqtasi" paydo bo'lishi haqida xabar bergan bo'lsa, A elementi faollashadi. ularning yaqinida, ya'ni A-elementi, xuddi ba'zi sohalarda "D" harfining mavjudligi / yo'qligi bilan bog'liq bo'ladi.

Perseptron neyroni

Perseptron neyroni.Perseptron modelida foydalaniladigan neyron qattiq bosqichli faollashtirish funksiyasiga ega. Perseptron kirish vektorining har bir elementi mos keladigan og'irlik w1j bilan tortiladi va ularning yig'indisi faollashtirish funksiyasining kiritilishi hisoblanadi. Perseptron neyroni faollashtirish funksiyasi kiritilishi n0 bo’lsa 1 ni, n< 0 bo’lsa 0 ni qaytaradi.

Qattiq cheklangan faollashtirish funktsiyasi perseptronga kirishlar bo'shlig'ini 2 ta hududga bo'lish orqali kirish vektorlarini tasniflash qobiliyatini beradi, rasmda ko'rsatilganidek. 4.2 ikkita kirish va egilishga ega perseptron uchun.

Qattiq cheklangan faollashtirish funktsiyasi perseptronga kirishlar bo'shlig'ini 2 ta hududga bo'lish orqali kirish vektorlarini tasniflash qobiliyatini beradi, rasmda ko'rsatilganidek. 4.2 ikkita kirish va egilishga ega perseptron uchun.

Kirish maydoni L ajratuvchi chiziq bilan 2 mintaqaga bo'linadi, bu ikki o'lchovli holat uchun tenglama bilan berilgan.

Bu chiziq w og'irlik vektoriga perpendikulyar bo'lib, b bilan almashtiriladi. L chiziq ustidagi kirish vektorlari neyronning ijobiy potentsialiga mos keladi va shuning uchun bu vektorlar uchun perseptronning chiqishi 1 bo'ladi; L chizig'i ostidagi kirish vektorlari 0 ga teng perseptronning chiqishiga to'g'ri keladi. Yo'nalish va og'irliklarning qiymatlari o'zgarganda, L chiziqning cheti o'z o'rnini o'zgartiradi. Xolis perseptron har doim koordinata bo'yicha bo'linuvchi chiziq hosil qiladi; ofsetni qo'shish, rasmda ko'rsatilganidek, boshlang'ichdan o'tmaydigan chiziq hosil qiladi. 4.2. Agar kirish vektorining o'lchami 2 dan oshsa, bo'linish chegarasi giper tekislik bo'ladi.

Bu chiziq w og'irlik vektoriga perpendikulyar bo'lib, b bilan almashtiriladi. L chiziq ustidagi kirish vektorlari neyronning ijobiy potentsialiga mos keladi va shuning uchun bu vektorlar uchun perseptronning chiqishi 1 bo'ladi; L chizig'i ostidagi kirish vektorlari 0 ga teng perseptronning chiqishiga to'g'ri keladi. Yo'nalish va og'irliklarning qiymatlari o'zgarganda, L chiziqning cheti o'z o'rnini o'zgartiradi. Xolis perseptron har doim koordinata bo'yicha bo'linuvchi chiziq hosil qiladi; ofsetni qo'shish, rasmda ko'rsatilganidek, boshlang'ichdan o'tmaydigan chiziq hosil qiladi. 4.2. Agar kirish vektorining o'lchami 2 dan oshsa, bo'linish chegarasi giper tekislik bo'ladi.

Nnd4db demo dasturi kirish vektorlarini tasniflash masalasini hal qilishda bo'linish chizig'ining harakatini aniq ko'rsatib beradi.

Nnd4db demo dasturi kirish vektorlarini tasniflash masalasini hal qilishda bo'linish chizig'ining harakatini aniq ko'rsatib beradi.

Tarmoq arxitekturasi.Perceptron rasmda ko'rsatilganidek, bir qatlamdan, jumladan S neyronlardan iborat. 4.3, lekin mos ravishda kengaytirilgan va kattalashtirilgan blok-sxemalar shaklida; og'irliklar wij - j-chi kirishdan ki-chi neyronga o'tkazish koeffitsientlari.

Bir qavatli perseptron tenglamasi quyidagi ko'rinishga ega: