Sun’iy neyron to‘rlarini o‘rgatish

Sun’iy neyron to‘rlarini o‘rgatish

Sun’iy neyron to‘rlarini o‘rgatish

Reja:

• O‘rgatish algoritmlari.
• Sun‘iy neyron tarmog‘ini o‘qituvchili va o‘qituvchisiz o‘rgatish.
• O‘rgatuvchi tanlama.
• Xatolik funksiyalari.

Sun’iy neyron to‘rlarini o‘rgatish

O‘rgatish algoritmlari bu computer algoritmlarni o‘rganishning bir yo‘nalishi bo‘lib, o‘z - o‘zini tajribalar va ko‘p miqdordagi ma‘lumotlar orqali rivojlantira oladigan algoritmlardir. O‘rgatish algoritmlari berilgan ma‘lumotlar ya‘ni o‘rganiluvchi ma‘lumot deb ataluvchi asosida model quradi. Ushbu model bashoratlar qilishi yoki qarorlar qabul qilishi uchun alohida dastrulash talab etilmaydi.

Sun’iy neyron to‘rlarini o‘rgatish

• O‘qituvchili o‘rgatish
• Bunda ma‘lumotlar oldindan o‘rganiluvchi va o‘rganishni tekshirish ma‘lumotlariga ajratiladi. O‘rganiluvchi ma‘lumotlar guruhlarga yoki turlarga yoki kategoriyalarga ajratiladi. O‘rganiluvchi ma‘lumotlar orqali model o‘rgatilib, undan keyin tekshiruvchi ma‘lumotlardan foydalanib model tekshirib ko‘riladi.

Sun’iy neyron to‘rlarini o‘rgatish

• O‘qituvchisiz o‘rgatish
• O‘qituvchisiz o‘rgatish algoritmlari ma‘lumotlarni kirish sifatida olib ma‘lumotlardagi strukturani topadi, guruhlashtiradi, klasterlashterlashtiradi. Bu algoritmlarda o‘rganiluvchi ma‘lumotlar guruhlarga yoki turlarga yoki kategoriyalarga ajratiladi. O‘qituvchisiz o‘rgatish ma‘lumotlardagi umumiylikni aniqlaydi. Va yangi ma‘lumotlarda shunday umumiy jihat bor yo‘qligini aniqlaydi.

Sun’iy neyron to‘rlarini o‘rgatish

• O‘rgatuvchi tanlama
• Sun‘iy neyron tarmoqlari berilgan ma‘lumot xaqida bashorat qila olishi uchun o‘rgatilishi kerak bo‘ladi. Buning uchun oldindan to‘plangan ma‘lumotlar asosida neyron tarmoq quriladi va o‘rgatiladi. Ushbu to‘plangan ma‘lumotlar neyron tarmog‘ini o‘rgatishda ishlatilishdan oldin bir necha to‘plamlarga bo‘linadi. Ko‘pincha ma‘lumotlar 3 ta asosiy to‘plamga: o‘rgatiluvchi, tekshirish, va test to‘plamiga ajratiladi.

Sun’iy neyron to‘rlarini o‘rgatish

• Xatolik funksiyalari
• Sun‘iy neyron tarmoqlarini o‘rgatishda xatolik funksiyalari neyron tarmoq qilgan qarorning to‘g‘rilik darajasiga qarab tarmoq o‘girliklarini o‘zgartirish uchun xizmat qiladi.

Sun’iy neyron to‘rlarini o‘rgatish

• Sigmoid funksiya qiymati x ning katta musbut qiymatlarida 1 ga yaqin bo‘ladi. x ning qiymati nol bo‘lganda esa funksiya qiymati 0.5 bo‘ladi. Bu neyron chiqish qiymatlarining yuqori qiymatdan past qiymatga bir tekisda o‘tishini ta‘minlaydi. Chiqish qiymatlar faqatgina faollashtiruvchi funksiyaga kirish qiymatlari va ularga mos vaznlarga bog‘liq bo‘ladi.

Sun’iy neyron to‘rlarini o‘rgatish

Xatolik kutilgan chiqish qiymati va xaqiqiy chiqqan qiymat orasidagi farqning kvadrati orqali xisoblanadi. Kvadratni xisoblaganda qiymat musbat bo‘ladi. Bundan tashqari farq qiymati katta bo‘lsa kvadrat qiymati yanada kattalashib ketadi va aksincha farq qiymati kichik bo‘lsa kvadrat qiymat yanada kichik bo‘ladi. Tarmoqni xatoligi chiqish qatlami neyronlarning xatoliklarning yig‘indisidan iborat bo‘ladi

Sun’iy neyron to‘rlarini o‘rgatish

• Agar yana qatlam qo‘shadigan bo‘lsak , xatolik oldingi qatlam kirishlari va vaznlariga qay tarzda bog‘liqligini xisoblaymiz.
• Xatolikni teskari tarqalish usulida sun‘iy intellekt tarmog‘ida qatlamlar soni kam bo‘ladi. Chunki tarmoqni o‘rgatish vaqti har bir qatlam uchun eksponensial tarzda oshadi.