Sunʼiy neyron tarmoqlari

Oʻrtacha kvadrat xatolik (MSE) xarajat funksiyasidan foydalanadigan nazorat qilinadigan neyron tarmoqlari oʻqitilgan modelning ishonchliligini aniqlash uchun rasmiy statistik usullardan foydalanishi mumkin. Tasdiqlash toʻplamidagi MSE farqni baholash sifatida ishlatilishi mumkin. Shu tarzda oʻtkazilgan ishonch tahlili, agar chiqish ehtimoli taqsimoti bir xil boʻlsa va tarmoq oʻzgartirilmasa, statistik jihatdan haqiqiy hisoblanadi.

Kategorik maqsadli oʻzgaruvchilar uchun neyron tarmogʻining chiqish qatlamiga (yoki komponentlarga asoslangan tarmoqdagi softmax komponentiga) softmax faollashtirish funksiyasini, logistik funksiyani umumlashtirishni belgilash orqali natijalarni posterior ehtimolliklar sifatida talqin qilish mumkin. Bu tasniflashda foydalidir, chunki u tasniflashda aniqlik oʻlchovini beradi.

Softmax faollashtirish funksiyasi:

Gibrid yondashuvlar

• Gibrid yondashuvlar
• Gibrid modellar tarafdorlari (neyron tarmoqlari va ramziy yondashuvlarni birlashtirgan holda) bunday aralash inson ongining mexanizmlarini yaxshiroq qamrab olishini daʼvo qilmoqda.

Ikki qatlamli oldinga yoʻnaltirilgan
sunʼiy neyron tarmoq.
4 ta kirish, 6 ta yashirin va 2 ta chiqishga ega boʻlgan bir qatlamli oldinga yoʻnaltirilgan sunʼiy neyron tarmoq. Berilgan pozitsiya holati va yoʻnalishi gʻildirak asosidagi boshqaruv qiymatlarini chiqaradi.
8 ta kirish, 2x8 yashirin va 2 ta chiqishga ega ikki qavatli oldinga uzatiladigan sunʼiy neyron tarmoq. Berilgan joylashuv holati, yoʻnalish va boshqa atrof-muhit qiymatlari itaruvchiga asoslangan boshqaruv qiymatlarini chiqaradi.

E’tiboringiz uchun raxmat!

E’tiboringiz uchun raxmat!