|
Neyron tarmoqlar, konvolyutsion neyron tarmoqlari
Proceedings of International Conference on Scientific Research in Natural and Social Sciences
Hosted online from Toronto, Canada.
Date:
5
th
December, 2022
ISSN: XXXX-XXXX
Website:
econferenceseries.com
109 |
P a g e
tushuntirish mumkin: agar men shu tugunlarda bo'lsam, quyidagi tugunlardan biriga
kirish imkoniyatim qanday? Har bir keyingi holat faqat oldingi holatga bog'liq.
Markov zanjirlari aslida neyron tarmoqlar bo'lmasa-da, ular juda o'xshash.[1]
Bundan tashqari, Markov zanjirlari to'liq bog'lanishi shart emas.Boltsman
mashinasi(Boltzman mashinasi, BM) Xopfild tarmog'iga juda o'xshaydi, lekin unda
ba'zi neyronlar kirish, ba'zilari esa yashirin sifatida belgilangan. Kirish neyronlari
keyinchalik chiqish neyronlariga aylanadi. Boltsmann mashinasi stokastik
tarmoqdir. O'rganish orqaga tarqalish usuli yoki qiyosiy divergentsiya algoritmi
yordamida amalga oshiriladi. Umuman olganda, o'quv jarayoni Xopfild tarmog'iga
juda o'xshash.Cheklangan Boltzmann mashinasi(cheklangan Boltzmann mashinasi,
RBM) Boltsman mashinasiga va shuning uchun Xopfild tarmog'iga juda o'xshash.
Yagona farq uning cheklovlari. Unda bir xil turdagi neyronlar bir-biri bilan
bog'lanmagan. Cheklangan Boltzmann mashinasi FFNN sifatida o'qitilishi mumkin,
ammo bitta ogohlantirish bilan: ma'lumotni yo'naltirish va xatoni orqaga qaytarish
o'rniga, ma'lumotlarni avval oldinga, keyin esa teskari yo'nalishda uzatishingiz
kerak. Shundan so'ng, u xatoni oldinga va orqaga yoyish usuli bo'yicha treningdan
o'tadi.Avtokoder(avtokoder, AE) FFNN ga biroz o'xshaydi, chunki u tubdan boshqa
arxitekturadan ko'ra FFNN dan foydalanishning boshqacha usulidir. Asosiy g'oya -
ma'lumotni avtomatik ravishda kodlash (shifrlash emas, balki siqish ma'nosida).
Tarmoqning o'zi shakli qum soatiga o'xshaydi, unda yashirin qatlamlar kirish va
chiqishdan kichikroq va u nosimmetrikdir. Tarmoq kirish ma'lumotlarini
oziqlantirish va xatoni kirish va chiqish o'rtasidagi farqga tenglashtirish orqali xatoni
qayta yo'naltirish orqali o'rgatish mumkin.Noyob avtokoder(siyrak avtokodlovchi,
SAE)- ma'lum ma'noda odatdagining aksi. Tarmoqni ma'lumotni tugunlarning
kichikroq "hajmida" ko'rsatishga o'rgatish o'rniga, biz ularning sonini ko'paytiramiz.
[2]O'rtaga qarab torayib ketish o'rniga, tarmoq u erda shishiradi. Ushbu turdagi
tarmoqlar ma'lumotlar to'plamidagi ko'plab kichik xususiyatlar bilan ishlash uchun
foydalidir. Agar siz tarmoqni oddiy avtokoder kabi o'rgatsangiz, undan hech qanday
foydali narsa chiqmaydi. Shuning uchun, kiritilgan ma'lumotlarga qo'shimcha
ravishda, faqat ma'lum xatolarga yo'l qo'yadigan maxsus siyraklik filtri ham taqdim
etiladi.Variatsion avtokoderlar(variatsion avtokoder, VAE) AE ga o'xshash
arxitekturaga ega, lekin ularni boshqacha o'rgating: kirish namunalarining
ehtimollik taqsimotini yaqinlashtirish. Bunda ular Boltzmann mashinalaridan kelib
|
| |
