chiqish xatosi etarlicha kichik bo'ladi
|
Perseptronni o'rganish algoritmi
|
====
|
#
|
nazorat ostida o'rganish algoritmi
|
|
Biz X ta'lim vektorini ishga tushiramiz. Qaysi holatda vazn qiymatlarini o'zgartirish kerak emas?
|
====
|
#
|
agar perseptron signali to'g'ri javobga mos kelsa
|
|
Perseptronni o'rganish algoritmini bajargandan so'ng, biz chekli qadamlar ichida perseptron berilgan vazifani o'rgana olmaydi, deb ayta olamizmi?
|
====
|
#
|
Ha
|
|
Berilgan chiqish neyronining xato signali deyiladi:
|
====
|
#
|
neyron chiqishi va uning maqsadli qiymati o'rtasidagi farq
|
|
Konvergentsiyani tezlashtirish usuli:
|
====
|
#
|
ikkinchi tartibli hosilalardan foydalanish
|
|
Agar ikkita namuna juda o'xshash bo'lsa, unda:
|
====
|
#
|
ular o'zaro bog'lanishlarga olib kelishi mumkin
|
|
Qayta aloqaning yo'qligi kafolatlanadi:
|
====
|
#
|
tarmoq barqarorligi
|
|
Boltzmanning umumlashtirilgan mashinani o'rganish algoritmida mahkamlangan ehtimolliklarni hisoblash quyidagilardan keyin boshlanadi:
|
====
|
#
|
barcha trening juftliklarini ishga tushirgandan so'ng
|
|
Analog-raqamli konvertorda og'irlik qiymatlari quyidagicha izohlanadi:
|
====
|
#
|
qarshilik
|
|
Agar kirish vektori saqlangan tasvirlardan biriga mos kelsa, u holda:
|
====
|
#
|
bir neyron tanib olish qatlamida yonadi
|
|
Agar mashg'ulot jarayonida ART tarmog'ining kirishiga o'quv vektorlarining takroriy ketma-ketligi berilsa, u holda:
|
====
|
#
|
cheklangan miqdordagi mashg'ulotlardan so'ng, o'quv jarayoni barqarorlashadi
|
|
Statistik o'rganish algoritmlarida ikkita neyron o'rtasidagi sinoptik aloqaning o'zgarishi miqdori quyidagilarga bog'liq:
|
====
|
#
|
tasodifiy o'zgaradi
|
|
Bir neyronli perseptron bilan umumiy makonning o'lchami aniqlanadi
|
====
|
#
|
kirish vektorining uzunligi
|
|
Bir qavatli perseptron quyidagi muammolarni hal qiladi:
|
====
|
#
|
funksiyalarning yaqinlashishi
|
|
Perseptronning aylanish teoremasi quyidagilarni bildiradi:
|
====
|
#
|
agar bu vazifani perseptron bilan ifodalash mumkin bo'lmasa, u holda o'rganish algoritmi tsiklga aylanadi
|
|
Ko'p qatlamli perseptronning barcha neyronlarini o'rgatish mumkinmi?
|
====
|
#
|
faqat oxirgi qatlamning neyronlari
|
|
O'zaro tekshirish usuli bilan tarmoq qayta tayyorlashni boshlagan deb hisoblanadi, agar:
|
====
|
#
|
boshqaruv to'plamidagi tarmoq xatosi pasayishni to'xtatdi
|
|
O'rganishning deterministik usuli deyiladi:
|
====
|
#
|
tarmoqning ob'ektiv qiymatlariga qarab og'irliklarni ketma-ket tuzatishdan foydalanadigan usul
|
|
Tarmoq o'rganish algoritmidagi to'g'ri tasvirni "unutib qo'yishi" ehtimoli bormi?
|
====
|
#
|
Ha
|
