Snt, odatda oddiygina neyron tarmoqlari

Xatolarni teskari tarqalishi usuli
Hozirda keng tarqalgan xatolarning teskari tarqalish algoritmlarida va Xopfild neyron to’rlarida qaror qabul qilish jarayonini tushuntirishga harakatlar qilindi. Bu modellardagi algoritmlarning evristik xarakterda ekanligi qaror qabul qilishda neyron to’rlarining shaffoflik muammosini yechishni yetarli darajada matematik formallashtirishga imkon bermaydi. Natijada, tasvirlarni ajratib olish neyron to’rlari bo’yicha mutaxassisga bog’liq va asosan tavsiya xususiyatiga ega bo’ladi. Ayni paytda, sun’iy neyron to’ri sohasidagi olimlar tomonidan turli xil amaliy masalalarni yechishda neyromodellarni solishtirishga va tanlashga asos bo’ladigan, ko’p qatlamli neyron to’rlarining mantiqiy shaffofligini miqdoriy baholaydigan bir nechta mezonlar va usullar ishlab chiqilgan. Umumlashgan ko’rsatkichlarni hisoblash orqali tajriba ma’lumotlar bazasidan tasvirlarni ajratib olish va ularni ifodalash va modellarda parallel ishlov berishni joriy etish tadqiqot maqsadi hisoblanadi. Standart ravishda qo’yilgan obrazlarni anglash masalasi qaraladi. Ikkita o’zaro kesishmaydigan K 1 ,K 2 sinflar vakillarini o’z ichiga olgan E 0 = {S 1 ,…,S m } obektlar to’plami berilgan deb hisoblanadi. Obektlar n ta turli toifadagi (miqdoriy va sifat) alomatlar bilan tavsiflangan bo’lib, ularning ξ tasi intervallarda ( J to’plam), n — ξ tasi nominal ( J to’plam) o’lchamlarda o’lchanadi. O’ng’aylik uchun, K 1 sinf vakillarini ro’y bergan holatlar (no holatlar) va K 2 — ro’y bermagan holatlar (no holatlar) deb hisoblaymiz. Ikki sinfli masala qaralishiga sabablardan biri — har qanday obektning umumlashgan bahosi nisbiydir, u qarama-qarshi sinf obektlariga qiyoslash natijasida yuzaga keladi. Ikkinchidan, har qanday k (k>2) sinfli masalani ikki sinfli masalalar kaskadi ko’rinishida yechish mumkin. Har bir miqdoriy alomat uchun, chegaralarida “holat” yoki “no holat” sinfi ustun bo’lgan intervallarni tanlash masalasi tadqiq qilinadi. Umumlashgan ko’rsatkichlarni hisoblash orqali tajriba ma’lumotlar bazasidan tasvirlarni ajratib olish va ularni modellarda ifodalash jarayoni va uning natijalari medisina, geologiya, sosiyologiya sohalarining asosiy masalasi hisoblanadi va shuning uchun yaratilgan algoritm hamda dasturiy ta’minotdan ushbu sohalarda foydalanish mumkin. Sunniy neyron to’rlari konfigurasiyalari orasida klassifikasiyalashda o’qitish prinsiplari bo’yicha o’qituvchi yordamida o’rgatish va o’qituvchisiz o’rgatish prinsiplariga to’g’ri kelmaydi. Bunday hollarda og’irlik koeffisiyentlari qayta ishlanayotgan axborotlar yordamida izlab topiladi va barcha o’rgatishlar xuddi shu hisoblashga keltiriladi. Bir tomondan aprior axborotlarni o’qituvchining yordami sifatida qabul qilish kerak, boshqa tomondan tarmoq tasvirlarni haqiqiy ma’luotlar kelguncha xotirada saqlab qoladi. Bunday mantiqiy bog’lanishli tarmoqlar sifatida Xopfild va Ximming to’rlarini yaxshi tanilgan.