Zbekiston respublikasi raqamli texnologiyalar vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi

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.
perseptron

Shakl 6. Perseptronning sxemasi
Perceptron ( inglizcha Perceptron ) - neyron tarmoqlarning eng oddiy turi. U sensorlar, assotsiativ va sezgir elementlardan tashkil topgan miya tomonidan axborotni idrok etishning matematik modeliga asoslanadi.
Tarix
Perseptron g'oyasini nevrolog Frenk Rozenblat taklif qilgan. U insonning idrok etish jarayonini taqlid qiluvchi qurilma sxemasini taklif qildi va uni “perseptron” (lotincha perceptio – sezgidan) deb atadi. 1960 yilda Rosenblatt ingliz alifbosining ba'zi harflarini taniy oladigan Mark-1 nomli birinchi neyrokompyuterni taqdim etdi.