k
bo’ladi , bu yerda Y tarmoqqa kiruvchi Y = { y
i
: i=0,...n-1} vektor
qiymati. Aks holda, chiquvchi vektor hyech qanday namunadagi shakl bilan mos
kelmaydi.
Agar, masalan, signallar qandaydir shaklni ifodalasa, u holda u tarmoqqa
kirishda uni grafik ko’rinishida ifodalaydi va namunadagi birorta shakl bilan mos
kelganligini yoki mos kelmaganligini aniqlaydi.
Tarmoq qiymatlarni qabul qilishda og’irlik koeffisiyenti qo’yidagi shaklda
ifodalanadi [][]:
w
x x i
j
i
j
ij
i
k
j
k
k
m
0
1
0
,
,
(1)
Bu yerda i i j – indekslar bo’lib, mos holda oldsnaptik va orqsnaptik neyronlar;
x
i
k
, x
j
k
– i- va j, k- shakl vektorining elementlari.
Tarmoq bajaradigan ishning algoritmi qo’yidagicha (p – iterasiya nomeri):
1. Tarmoqqa kirish uchun no’malum signal beriladi. Unga aksonlarning
qiymatlarini beriladi:
y
i
(0) = x
i
, i = 0...n-1,
(2)
shuning uchun tarmoq sxemasida kiruvchi snapslar shartli xarakterda bo’ladi.
Nol esa, tarmoqning nolinchi iterasiyasini bildiradi.
25
2. Neyronlarnng yangi holati hisoblanadi
s p
w y p
j
ij
i
i
n
(
)
( )
1
0
1
, j=0...n-1
(3)
va aksonlarning yangi qiymatlari
y
p
f s
p
j
j
(
)
(
)
1
1
(4)
bu yerda f – sakrash ko’rinishidagi
faollashtiruvchi funksiya, uning rasmi 2-
rasmda ko’rsatilgan.
3. Oxirgi iterasiyada aksonlarning qiymati tekshiriladi. Agar ha bo’lsa, u holda 2
qadamga o’tiladi, aks holda tamomlanadi. Bu holatda chiquvchi vektor namunadagi
shaklga uxshash eng yaxshi shaklga ega bo’ladi.
Do'stlaringiz bilan baham: |