Ko'p qatlamli neyron tarmoqlari deyiladi, ularda neyronlar qatlamlarga guruhlanadi

Ko'p qatlamli neyron tarmoqlari deyiladi, ularda neyronlar qatlamlarga guruhlanadi. Bunday holda, oldingi qatlamning har bir neyroni keyingi qatlamning barcha neyronlari bilan bog'lanadi va qatlamlar ichida neyronlar o'rt asida hech qanday aloqa yo'q.

Qatlamlar chapdan o'ngga raqamlangan. Birinchi qatlam kirish yoki tarqatish qatlami deb ataladi. Uning neyronlari (kirish deb ham ataladi) xususiyat vektorining elementlarini oladi va ularni keyingi qatlamning neyronlari orasida taqsimlaydi. Bunday holda, kirish qatlamida ma'lumotlarni qayta ishlash amalga oshirilmaydi.\
Oxirgi qatlam chiqish qatlami deb ataladi. Uning neyronlarining chiqishlarida (ular chiqish deb ataladi) tarmoq ishining natijasi - chiqish vektorining elementlari hosil bo'ladi.
Kirish va chiqish qatlamlari o'rtasida bir yoki bir nechta oraliq yoki yashirin qatlamlar mavjud. Ular yashirin deb ataladi, chunki ularning kirish va chiqishlari neyron tarmoqdan tashqaridagi dasturlarga va foydalanuvchiga noma'lum.
Ko'p qatlamli neyron tarmoqlarni o'rgatish uchun nazorat ostida o'rganish qo'llaniladi. Ular uchun eng mashhur o'rganish algoritmi - bu orqaga tarqalish algoritmi va uning navlari.
Hozirgi vaqtda neyron tarmoqlarning ko'p qatlamli arxitekturasi eng ommabop va yaxshi rivojlangan. Ko'p qatlamli neyron tarmoq deyarli har qanday murakkablik darajasidagi funksiyani modellashtirishi mumkin, bunda qatlamlar soni va har bir qatlamdagi neyronlar soni funktsiyaning murakkabligini belgilaydi.
Loginomda tasniflash va regressiya muammosini hal qiluvchi ikkita protsessor mavjud - Neyron Network (klassifikatsiya) va Neyron Network (regressiya).
Haqiqiy biznes muammolari neyron tarmoqlar yordamida amalda qanday hal qilinishini “Gaz ta’minoti ob’ektlarida baxtsiz hodisalarni bashorat qilish va yo‘qotishlarni aniqlash” veb-seminarida bilib olishingiz mumkin. Vebinar. Norilskgeologiya misolida esa yirik geologik ma'lumotlarni qayta ishlash uchun neyron tarmoq texnologiyalaridan qanday foydalanilishi tasvirlangan.
Orqaga tarqalish usulidan foydalangan holda ko'p qatlamli neyron tarmoqni o'qitish algoritmi (Backpropagation)
Neyron tarmoqlari mavzusi allaqachon Habré-da bir necha bor yoritilgan, ammo bugun men o'quvchilarni xatolarni orqaga tarqalish usulidan foydalangan holda ko'p qatlamli neyron tarmog'ini o'qitish algoritmi bilan tanishtirmoqchiman va ushbu usulni amalga oshirishni ta'minlamoqchiman.
Men neyron tarmoqlari sohasida mutaxassis emasligimni darhol ta'kidlamoqchiman, shuning uchun men o'quvchilardan konstruktiv tanqid, sharhlar va qo'shimchalarni kutaman.
Nazariy qism
Ushbu material neyron tarmoqlari asoslari bilan tanishishni o'z ichiga oladi, ammo men o'quvchini neyron tarmoqlar nazariyasi bo'yicha keraksiz sinovlarsiz mavzu bilan tanishtirish mumkin deb hisoblayman. Shunday qilib, "neyron tarmoq" iborasini birinchi marta eshitganlar uchun men neyron tarmoqni tugunlari (neyronlari) qatlamlarda joylashgan vaznli yo'naltirilgan grafik sifatida qabul qilishni taklif qilaman. Bundan tashqari, bitta qatlamning tugunida oldingi qatlamning barcha tugunlari bilan bog'lanish mavjud.