Neyron to’rlarining keng qo’llaniladigan quyidagi turlari mavjud

Тасвирларга ишлов бериш алгоритмлари

Neyron to’rlarining keng qo’llaniladigan quyidagi turlari mavjud:

To’liq bog’langan neyron tarmoq
Sun’iy neyron o’z biologik prototipining faqatgina ma’lumotlarni qayta ishlash vazifasini bajara oladi. Bunda u qayta ishlangan kirish qiymatlarining yig’indisini hisoblaydi:
bu yerda, N – kiruvchi signallar maydoning o’lchami.
SNT tarkibiy qismlari
Ko’plab hisoblash ishlari katta miqdordagi amallarni bajarishni talab etadi va zamonaviy mashinalar ham bu masalalarni hal etishda ko’p vaqt sarflaydi. Bir qancha masalalarni hal etishda qat’iy belgilangan vaqt talab etiladi, aks holda masala o’z dolzarbligini yo’qotadi. Ko’plab masalalarni hal etishda neyron tarmoqlari mexanizmi qo’llaniladi, ko’rsatilgan parametrlarni tanlash me’zoni sifatida quyidagi formulani ko’rsatish mumkin.
Suniy neyron to’rlarini o’rgatishda parallel algorimlardan foydalanish
Neyronlarni qiymatlarini hisoblash ma’lumotlar oqimini hosil qiladi. Avval ma’lumotlar neyronga kiradi, keyin esa ular mos ravishda og’irlik koeffisentlariga ko’paytiriladi. Olingan qiymatlarning yig’indisi uning faollashtiruvchi funksiyasiga beriladi va ma’lumot chiqishga o’zatiladi. Buning umumlashgan blok sxemasi qo’yidagicha tasvirlanadi:
Neyron to’rlarini modellashtirishda parallel algoritmlarning samaradorligini baholash quyidagicha amalga oshiriladi: Neyron to’rlarini o’rgatish algoritmlarini modellashtirish murakkab hisoblash jarayonlarini yuzaga keltiradi. SNT larning ko’plab ilovalarda hisoblash murakkabligi SNTlarda o’rnatilgan aloqalar sonining kavdratiga proporsional bo’ladi.