Zbekiston respublikasi raqamli texnologiyalar vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi

2.3 To'g'ridan-to'g'ri tarqalish tarmoqlari
To'g'ridan-to'g'ri neyron tarmog'i (besleme tarmoqlari) - sun'iy neyron tarmoqlari bo'lib, ularda signal kirish qatlamidan chiqishga qat'iy ravishda tarqaladi . Signal teskari yo'nalishda tarqalmaydi.
Yuqorida tavsiflangan barcha tarmoqlar, ta'rifdan ko'rinib turibdiki, oldinga uzatiladigan tarmoqlar edi. Bunday tarmoqlar keng qo'llaniladi va ma'lum bir toifadagi muammolarni muvaffaqiyatli hal qiladi: bashorat qilish, klasterlash va tanib olish.
Biroq, neyron tarmoqlardagi signal teskari yo'nalishda ham ketishi mumkin.
2.4 Qayta aloqa tarmoqlari
Qayta aloqa tarmoqlari (eng. Recurrent Neural Network ) - sun'iy neyron tarmoqlari bo'lib, unda neyronning chiqishi yana uning kirishiga berilishi mumkin. Umumiy holda, bu chiqishdan kirishlarga signalning tarqalishi imkoniyatini anglatadi.
Oldinga uzatish tarmoqlarida tarmoqning chiqishi kirish signali va sun'iy neyronlar uchun tortish koeffitsientlari bilan belgilanadi. Qayta aloqaga ega tarmoqlarda neyron chiqishi kirishlarga qaytarilishi mumkin. Bu shuni anglatadiki, neyronning chiqishi nafaqat uning og'irliklari va kirish signali, balki oldingi chiqishlari bilan ham aniqlanadi (chunki ular yana kirishlarga qaytgan).
Neyron tarmoqlarni o'rgatish
Neyron tarmoqni o'rgatish - bu tarmoqdan o'tgandan keyin kirish signali bizga kerak bo'lgan chiqishga aylantiriladigan bunday og'irlik koeffitsientlarini qidirish.
"Neyron tarmoqni o'qitish" ning ushbu ta'rifi biologik neyron tarmoqlariga mos keladi. Bizning miyamiz juda ko'p o'zaro bog'langan neyron tarmoqlardan iborat bo'lib, ularning har biri alohida-alohida bir xil turdagi neyronlardan iborat (bir xil faollashtirish funktsiyasi bilan). Bizning miyamiz sinapslarni, kirish signalini oshiradigan yoki kamaytiradigan elementlarni o'zgartirish orqali o'rganadi.
Agar biz tarmoqni faqat bitta kirish signalidan foydalangan holda o'rgatsak, tarmoq shunchaki "to'g'ri javobni eslab qoladi" va biz to'g'ri javob o'rniga biroz o'zgartirilgan signalni berishimiz bilan biz bema'nilikka ega bo'lamiz. Biz tarmoqdan ba'zi xususiyatlarni umumlashtirish va turli xil kirish ma'lumotlaridagi muammoni hal qilish imkoniyatiga ega bo'lishini kutamiz . Aynan shu maqsadda o'quv namunalari yaratiladi .
O'quv namunasi - tarmoq o'qitilgan kirish signallarining cheklangan to'plami (ba'zan to'g'ri chiqish signallari bilan birga).
Tarmoq o'qitilgandan so'ng, ya'ni tarmoq o'quv namunasidan barcha kirish signallari uchun to'g'ri natijalarni ishlab chiqarsa, undan amalda foydalanish mumkin. Biroq, neyron tarmog'ini darhol ishlatishdan oldin, ular odatda test to'plami deb ataladigan ish sifatini baholaydilar .
Sinov namunasi - tarmoq sifatini baholash uchun ishlatiladigan kirish signallarining cheklangan to'plami (ba'zan to'g'ri chiqish signallari bilan birga).
Neyron tarmoqni o'qitishni ikkita yondashuvga bo'lish mumkin: o'qituvchi bilan mashg'ulot [28/01/19da yaratilmagan] va o'qituvchisiz trening [28/01/19da yaratilmagan] . Birinchi holda, og'irliklar tarmoqning javoblari tayyor to'g'ri javoblardan minimal darajada farq qiladigan tarzda o'zgartiriladi va ikkinchi holatda, tarmoq kirish signallarini mustaqil ravishda tasniflaydi.