Neyron tarmoq asosida obyektlarni tanib olish

Perseptronni obyektlarni tanib olishga o’rgatish algoritmi.

1. 
   Barcha vaznlarni nolga teng deb olamiz.
   

2. 
   Obyektlarni taqdim qilish siklini o’tkazamiz. Har bir obyekt uchun quyidagi protsedura bajariladi.
   

2.1. Agar perseptron tarmoq no’g’ri javobni bersa, u holda 2.4-qadamga o’tiladi.
2.2. Agar perseptron chishida bir kutilib, lekin nol olinsa, u holda vaznlar aloqasidan birli signal o’tganligi uchun u bittaga kamaydi.
2.3. Agar perseptron chishida nol kutilib, lekin bir olinsa, u holda vaznlar aloqasidan birli signal o’tganligi uchun u bittaga ko’payadi.
2.4. Navbatdagi obyektga o’tiladi. Agar o’rganiluvchi obyektlar to’plami tugasa, u holda 3-qadamga, aks holda 2.1-qadamga qaytiladi.

3. 
   Agarda algoritmning ikkinchi qadami bajarilishi jarayonida 2.2 yoki 2.3-qadam kamida bir marta bajarilsa va sikllanish roy bermasa, u holda 2-qadamga o'tiladi. Aks holda perseptronni obyektlarni tanib olishga o’rgatish jarayoni tugagan deb hisoblanadi.
   

Bu algoritmda o’rgatishning siklanish mexanizmidan qutilish masalasi qaralmagan. Bu mexanizmni turlicha ifodalash mumkin. Qo’shimcha xotiradan foydalanish ma’nosida eng samarali hisoblangan algoritm quyidagi ko’rinishda bo’ladi.

1. 
   k=1; m=0.Vaznlar aloqasi xotirada saqlanadi.
   

2. 
   Obyektlarni kiritish siklidan keyin vaznlar aloqasini xotirada saqlangan vaznlar bilan taqqoslanadi. Agar joriy obyektning vazn xotirada saqlangan obyektlar vaznlar bilan mos tushsa, u holda sikllanish roy beradi. Aks holda 3-qadamga o’tiladi.
   

3. 
   m=m+1. Agar mbo’lsa, u holda 2-qadamga o’tiladi..
   

4. 
   k=2k; m=0. Vaznlar aloqasi xotirada saqlanadi va 2-qadamga o’tiladi.
   

Sikl uzunligi chegaralanganligi uchun k ning yetarli katta qiymatida sikllanish jarayoni aniqlanadi
Perseptron tarmoqining teskari ishlashidan foydalanish uchun algoritmning 2-qadamini quyidagi ko’rinishda yozish mumkin.
1. k=1; m=0. Vaznlar aloqasi xotirada saqlanadi.
2. Obyektlarni taqdim qilish siklini o’tkazamiz. Har bir obyekt uchun quyidagi protsedura bajariladi.
2.1. Agar perseptron tarmoqi to’g’ri javobni bersa, u holda 2.5-qadamga o’tiladi.
2.2. Agar perseptron chishida bir kutilib, lekin no’l olinsa, u holda teskari ishlashda tarmoqning chiqishida .beriladi.
2.3. Agar perseptron chishida nol kutilib, lekin bir olinsa, u holda teskari ishlashda tarmoqning chiqishida beriladi.
2.4. Qadamni birlik parametrlar bilan amalga oshiriladi..
2.5. Navbatdagi oyektga o’tiladi. Agar o’rganiluvchi obyektlar to’plami tugasa, u holda 3-qadamga, aks holda 2.1-qadamga qaytiladi.
3. m=m+1. Agar mbo’lsa, u holda 2-qadamga o’tiladi.
4. k=2k; m=0. Vaznlar aloqalari xotirada saqlanadi va 2-qadamga o’tiladi.
15.32v-rasmda perseptron ikkinchi qatlami neyronining teskari ishlash sxemasi keltirilgan. Ushbu neyronning kirish signallari qiymatlari no’lga yoki birga teng bo’lishini hisobga olib boshlang’ich algoritmga o’xshash algoritmni hosil qilamiz. Ta’kidlaymizki, perseptronni obyektlarni tanib olishga o’rgatishda birinchi marta vaznlar aloqasidan iborat birinchi qatlamda obyektlarni tanib olishga o’rgatmaydigan parametrlarga duch kelindi.