Teskari tarqalishli neyronlarni (kitobda 7-bob) kelgusi mavzuda kiritasizmi? Agar kelgusi mavzuga kiritmasangiz shu mavzuning oxiridan kiritish kerak

va dasturiy ta’minoti

Endi chiziqli sinflashni amalda qo'llashni qaraymiz. Buning uchun Pythonda biz sun'iy neyronning ishini modellashtirishni amalga oshiramiz. Keltirilgan kirish va mos keladigan chiqish (maqsad) parametrlari to'plami uchun oraliq qiymatlarni topib, masalani echishga harakat qilaylik.

Misol. Bizga ikkita turdagi hayvonlarning parametrlari berilgan bo’lsin (1-jadval).
13.1-jadval.

x-uzunligi	y-balandligi
1	2,4
2	4,5
3	5,5
3,5	6,4
4	8,5
6	11,7
7,5	16,1
8,5	16,5
9	18,3

Kelajakda sun'iy neyronlar va ularning tarmoqlari yordamida tahlil qilinishi kerak bo'lgan barcha ma'lumotlar o'quv tanlanma deb nomlanadi.

Koeffitsientlarni o'zgartirish jarayoni (bizning holatimizda - chiqishda xatolik funksiyasiga qarab A koeffitsientni topish) o'quv jarayoni deb ataladi.
x - hayvonlarning uzunligi va y - balandligi qiymati sifatida qabul qilaylik. Agar Y (katta igrek)ni javob deb qabul qilsak, ya’ni Y = Ax, u holda bu bizning neyronimiz uchun maqsadli qiymat (to'g'ri javob) bo'ladi va x o'zgaruvchining barcha qiymatlari kirish ma'lumotlari bo'ladi.
Kirish ma'lumotlarini yaxshiroq namoyish qilish uchun biz o'quv tanlanmani grafik ko’rinishda 13.1-rasmdagidek tasvirlaymiz.

13.1-rasm. o'quv tanlanmani grafigi.
Ko'rinib turibdiki, bizning ma'lumotlarimiz Y=2x tenglama bilan ifodalanadigan to'g'ri chiziqqa o'xshaydi, Ma'lumotlar ushbu funksiya qiymatlariga yaqin, ammo ularni takrorlamaydi.
Misolda neyronnning asosiy masalasi - qolgan nuqtalar haqida ma'lumot yo'qligiga qaramasdan (masalan, x=5 bo'lgan koordinata nuqtasida Y to’g’risida ma'lumotlar yo'q), to'g'ri chiziqni katta aniqlik bilan chizishdan iborat.
Biz bunday tuzilmani modellashtiramiz, buning uchun biz olamizan qoidalarga muvofiq neyronning x qiymatini kirishini (biologik neyronda dendrit) va A koeffitsientini (biologik neyronda sinaps) o'zgartirishimiz kerak. Chiziqli sinflagich yordamida y neyronning (biologik neyronda y aksonning) chiqish qiymatlarini hosil qilamiz. Shuningdek, biz Y (katta) to'g'ri javob (maqsad qiymati), y (kichik) esa neyronning javobi (uning chiqishi) deb belgilaymiz. Biz neyronning tuzilishini modellashtirishni quyidagicha tasavvur qilamiz (13.2-rasm):

13.2-rasm. Neyronning tuzilishini modellashtirish.
Ushbu tuzilmani Pythonda dasturlashtirgan holda, kirish parametrlarini iloji boricha aniqroq ajratadigan to'g'ri chiziqqa erishishga harakat qilaylik.
Dastur
Biz chiziqli sinflagichni hisoblashda qanday harakat qilsak, xuddi shu tarzda harakat qilamiz.
To'g'ri chiziq qiyaligining koeffitsienti bo'lgan A o'zgaruvchini yarataylik va unga har qanday qiymat beraylik, u bir xil A=0,4 bo'lsin.