Neyron tarmoqlari modellari va vaqtli qatorlarni bashorat qilish algoritmlari

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.
Oʻz-oʻzini oʻrganish[tahrir | manbasini tahrirlash]
Neyron tarmoqlarda oʻz-oʻzini oʻrganish 1982-yilda Crossbar Adaptive Array (CAA) deb nomlangan oʻz-oʻzini oʻrganishga qodir neyron tarmogʻi bilan birga kiritilgan.[65] Bu faqat bitta kirish, vaziyat s va faqat bitta chiqish, harakat (yoki xatti-harakatlar) boʻlgan tizimdir. Unda na tashqi maslahat kiritish, na atrof-muhitdan tashqi mustahkamlash kiritish mavjud. Tizim idrok va hissiyot oʻrtasidagi oʻzaro taʼsir orqali boshqariladi.[66] Xotira matritsasi W =||w(a, s)|| ni hisobga olgan holda, har bir iteratsiyada oʻzaro bogʻliqlikni oʻz-oʻzidan oʻrganish algoritmi quyidagi hisoblashni amalga oshiradi:
In situation s perform action a;
Receive consequence situation s';
Compute emotion of being in consequence situation v(s');
Update crossbar memory w'(a,s) = w(a,s) + v(s').
CAA ikkita muhitda mavjud boʻlib, biri oʻzini tutadigan xulq-atvor muhiti va ikkinchisi genetik muhit boʻlib, u erdan dastlab va faqat bir marta xulq-atvor muhitida duch keladigan vaziyatlar haqida dastlabki his-tuygʻularni oladi. Genetik muhitdan genom vektorini (turlar vektorini) olgandan soʻng, CAA kerakli va nomaqbul vaziyatlarni oʻz ichiga olgan xulq-atvor muhitida maqsadga intiladigan xatti-harakatni oʻrganadi.[67]