Pythonda neyral

Machine Translated by Google

PYTHONDA NEYRAL TARMOQLAR

KPM yordamchisi Giniyatova D.X.

Neyron tarmoqlar so'nggi yillarda tobora ko'proq mashhurlikka erishmoqda. Neyron tarmoqlarning eng oddiy turlaridan biri perseptrondir. Ushbu maqolada biz Keras chuqur o'rganish qo'shimchasidan foydalangan holda Python-da ko'p qatlamli perseptronni amalga oshirishni ko'rib chiqamiz.

Birinchidan, ko'p qatlamli perseptron nima ekanligini va u qanday o'rganishi haqida bir necha so'z aytaylik.

Ko'p qatlamli perseptron

Ma'lumki, neyron tarmoqning eng oddiy misoli ko'p qatlamli (muayyan holatda, bir qatlamli) perseptrondir. Keling, bunday model nima ekanligini ko'rib chiqaylik.

Bir qavatli (ko'p qatlamli) perseptron quyidagilardan iborat:

ÿ kirish vektori (kirish ma’lumotlari), ÿ
chiqish vektori (chiqish ma’lumotlari), ÿ oraliq vakil(lar) (yashirin qatlam(lar)).


Vektorlarning elementlari neyronlar deb ham ataladi. Bunday modeldagi hisoblar kirishdan chiqishgacha tarqaladi. Turli qatlamlardagi neyronlar orasidagi aloqalar ma'lum og'irliklarga mos keladi. Shuning uchun bunday tarmoq to'liq ulangan.

Bitta neyronda nima sodir bo'ladi

Neyron kirish qiymatlarini oladi, masalan, 1, 2, 3 (kirish vektorining elementlari) mos keladigan og'irliklari 1, 2, 3. Keyinchalik, neyron ichida ikkita operatsiya hisoblab chiqiladi, ya'ni chiziqli va bo'lmagan tarkibi. -chiziqli funksiya:

^- avval biz kiritilgan qiymatlarning vaznli yig'indisini hisoblaymiz va qo'shamiz ba'zi ofset parametrlari ^,

Machine Translated by Google

ÿ bundan tashqari, oldingi bosqichda olingan qiymatlardan biz chiziqli bo'lmagan funktsiyani olamiz , bu faollashtirish funktsiyasi deb ataladi.


Shunday qilib, bitta neyrondan ÿ chiqish qiymati formula bo'yicha hisoblanadi

ÿ = (ÿ + ).

Bu neyronlar birgalikda katta neyron tarmoqni tashkil qiladi.

Neyron tarmog'idagi bitta qatlam allaqachon og'irliklar 1 va ba'zi bir siljish vektorining butun matritsasiga to'g'ri kelishiga e'tibor qarataylik . Shuning uchun perseptronning bir qatlamidagi hisob-kitoblarni matritsani ko'paytirish, siljish vektorini qo'shish va chiziqli bo'lmagan funktsiyani element bo'yicha qabul
qilish tarkibi sifatida ifodalanishi mumkin. =(
ÿ + ),

qayerda

ÿ1

=(^ÿ3 ), ÿ4

=
(
1 1 12
11 1 1 21 22

1 1
31 32 1 41 1 42
1 13
1
23 , 1 33 ) 43

2
= ( 1 ) ,


= ( 1 ³ ),

to'rtta

va

ÿ = (ÿ 1 + ).