Тeyron tarmoqlardan foydalangan holda emitentning standart bashorati. Taqdimot tuzilishi Taqdimotning asosiy jihatlari - Prognozlash usuli sifatida sun'iy neyron tarmoqlarni tanlash asoslari. Boshqa bashorat usullari bilan taqqoslash
- Emitentning defoltini taxmin qilish uchun qanday ma'lumotlar/parametrlarni hisobga olish kerak
- Qaysi usul amaliyotda ko'proq talabga ega
Neyron tarmoqlar" tushunchasi Rasmdan ko'rinib turibdiki, sun'iy neyron xuddi tirik kabi, neyronning kirish joylarini yadro bilan bog'laydigan sinapslardan iborat; kirish signallarini qayta ishlovchi neyron yadrosi va neyronni keyingi qatlamning neyronlari bilan bog'laydigan akson. Har bir sinapsda tegishli neyron kirishi uning holatiga qanchalik ta'sir qilishini aniqlaydigan og'irlik bor. Neyronning holati bilan belgilanadiformula Neyron tarmoqlarni o'rganish Umumiy holda, NN ni o'rganish vazifasi Y=F(X) qandaydir funktsional bog'liqlikni topishga to'g'ri keladi, bu erda X - kirish vektori va Y - chiqish vektori. Umumiy holatda, kirish ma'lumotlarining cheklangan to'plamiga ega bo'lgan bunday muammo cheksiz ko'p echimlarga ega. Trening davomida qidiruv maydonini cheklash uchun vazifa eng kichik kvadratlar usuli bilan topilgan NN xatosining maqsad funktsiyasini minimallashtirishdir. ANN o'rganish algoritmi - NN kirishiga kerakli tasvirlardan birini qo'llang va neyronlarning chiqish qiymatlarini aniqlangneyron tarmoq
- NS chiqish qatlami uchun (12) formula bo'yicha hisoblang va (13) formula bo'yicha N chiqish qatlamining og'irliklaridagi o'zgarishlarni hisoblang.
- (11) va (13) formulalar yordamida hisoblang
- Barcha og'irliklarni sozlangNS(14)
- Agar xato muhim bo'lsa, 1-bosqichga o'ting
Do'stlaringiz bilan baham: |