Neyron şəbəkələrinin tipləri


Neyron şəbəkələrinin öyrədilməsi. Öyrədilmə metodlarının təsnifatı



Yüklə 398,66 Kb.
səhifə5/9
tarix18.04.2023
ölçüsü398,66 Kb.
#99896
1   2   3   4   5   6   7   8   9
Neyron şəbəkələrinin tipləri

4.8. Neyron şəbəkələrinin öyrədilməsi. Öyrədilmə metodlarının təsnifatı

Öyrənilməyə meyllilik və ya öyrənilmə qabiliyyəti beynin fundamental xüsusiyyətləridir. Neyron şəbəkələri gözəl öyrədilmə xüsusiyyətlərinə malikdirlər. Bu xüsusiyyətlərə görə onlar nəinki onların girişlərinə daxil olan obrazları tanıyırlar, eyni zamanda müvafiq prosedurların köməyi ilə elə sazlana bilirlər ki, imkan daxilində daha dəqiq tanınmanı həyata keçirmiş olurlar. Beləliklə neyron şəbəkələri iki rejimdə və ya iki fazada fəaliyyət göstərə bilərlər: öyrədilmə rejimində və tanınma rejimində. Öyrədilmə prosesinə şəbəkənin arxitekturasının müəyyən edilməsi və xüsusi məsələnin effektiv yerinə yetirilməsi üçün əlaqə çəkilərinin sazlandırılması kimi baxmaq olar. Neyron şəbəkəsi mövcud olan öyrədici çoxluğa görə əlaqələrin çəkisini sazlayır.


Öyrədilmə prosesi üçün neyron şəbəkəsinin fəaliyyət göstərdiyi xarici modelin və məsələnin həlli üçün zəruri olan informasiyanın əldə edilməsi, həmçinin şəbəkənin əlaqələrinin çəkilərinin nə cür sazlanmasının müəyyən edilməsi zəruridir. Öyrədilmə alqoritmi çəkilərin sazlanması üçün öyrədilmə qaydalarından istifadə olunan əməliyyatı göstərir.
Neyron şəbəkəsini yaradan zaman onun çəki əmsalları və hüdudlarının qiymətləri təsadüfi şəkildə verilir. Bu başlanğıc vəziyyətində şəbəkə tanınmanın aparılmasına qabil deyildir. Bu cür imkanın təmin edilməsi üçün məsələnin xarakterindən asılı olaraq bu və ya digər öyrədilmə proseduralarını tətbiq edirlər. Öyrədilmə şəbəkə tərəfindən qəbul oluna bilən dəqiqliklə obrazların tanınması vəziyyətinin alınması üçün əhəmiyyətli dərəcədə maşın vaxtı tələb edir. Bu cür prosedurun gedişində tanınmanın tələb olunan dəqiqliyini təmin etmək məqsədilə neyron şəbəkəsinin parametrlərinin modifikasiyası (çəkilərin, hüdudların, bəzi alqoritmlərdə isə şəbəkənin strukturunun) baş verir. Bu proses arzu olunmayan nəticəyə gətirildikdə çəki əmsallarının başqa başlanğıc qiymətləri və prosedurun özünün parametrlərinin dəyişilmiş qiymətləri ilə öyrədilmənin seçilmiş prosedurunu təkrar olaraq tətbiq etmək lazım gəlir.
Hal-hazırda neyron şəbəkələrinin öyrədilməsinin müxtəlif alqoritmlər çoxluğu işlənilmişdir. Müxtəlif tədqiqatçılar tərəfindən öyrədilmə metodlarının təsnifatının bir neçə variantları təqdim olunmuşdur
Süni neyron şəbəkələri istiqamətində öyrənilmə prosesində qoyulmuş məsələlərin effektiv həllinə şəbəkənin arxitekturasının və əlaqələrin çəkisinin sazlandırılması prosesi kimi baxmaq olar. Adətən neyron şəbəkəsi mövcud olan öyrənilmə seçimlərinə görə əlaqələrin çəkilərini sazlamalıdır. Hal-hazırda öyrənilmənin 3 paradiqması mövcuddur.
1) Müəllimlə öyrənilmə.
2) Müəllimsiz öyrənilmə (müstəqil).
3) Qarışıq öyrənilmə.
Birinci halda neyron şəbəkəsi düzgün cavablarla təmin edilir. Yəni hər bir giriş misalına şəbəkənin müəyyən bir çıxışı müvafiq olur. Onlar birlikdə öyrədici cüt adlanırlar. Adətən şəbəkə bu cür öyrədici cütlərlə öyrədilir. Giriş vektoru təqdim edilir, şəbəkənin çıxışı hesablanır və müvafiq məqsəd vektoru ilə müqayisə edilir. Əks rabitənin köməyi ilə fərq (səhv) şəbəkəyə verilir və çəkilər səhvin minimallaşdırılmasına cəhd göstərən alqoritmə müvafiq olaraq dəyişirlər. Başqa sözlə şəbəkənin çəkiləri elə sazlandırılır ki, şəbəkə imkan daxilində məlum düzgün cavablara yaxın düzgün cavabları hasil etsin.
Öyrədici çoxluğun vektorları ardıcıl olaraq təqdim edilirlər, səhvlər hesablanırlar və çəkilər hər bir vektor üçün o vaxta qədər sazlanırlar ki, bütün öyrədici massiv üzrə səhv qəbul olunmuş aşağı səviyyəyə çatmış olsun. Neyron şəbəkəsinin müəllimlə öyrədilməsi sxemi şək. 4.14-də verilmişdir.


Şək.4.14. Müəllimlə neyron şəbəkəsinin öyrədilməsi sxemi



Müəllimlə öyrədilmə bioloji sistemdə öyrədilmənin daha çox həqiqətə yaxın modelidir. Öyrədici çoxluq yalnız giriş vektorlarından ibarətdir. Öyrədici alqoritm şəbəkənin çəkilərini elə sazlayır ki, razılaşdırılmış çıxış vektorları alınsın, başqa sözlə kifayət qədər yaxın giriş vektorlarının təqdim olunması eyni çıxışları versinlər. Girişə verilmiş sinifdən vektor təqdim etdikdə müəyyən çıxış vektoru alınacaqdır, lakin öyrədilməyə qədər hansı çıxışın giriş vektorlarının verilmiş sinifi tərəfindən hasil ediləcəyini mülahizə etmək mümkün olmur. Təbii olaraq bu cür şəbəkənin çıxışları öyrədilmə prosesindən irəli gələn hər hansı bir anlaşılan formaya transformasiya edilməlidirlər. Bu cür öyrədilmədə hər bir konkret öyrənilmə seçimlərinə tam, düzgün olan cavablar tələb olunmur. Bu halda verilənlərin daxili strukturu açıqlanır və ya verilənlər bölümündə obrazlar arasında korelyasiya məsələlərinə baxılır. Bu isə obraz və ya nümunələrin kateqoriyalara ayrılmaslna imkan verir. Neyron şəbəkəsinin müəllimsiz öyrədilməsi sxemi şək.4.15-də verilmişdir.

Şək.4.15. Müəllimsiz neyron şəbəkəsinin öyrədilməsi sxemi


Üçüncü halda, yəni qarışıq öyrənilmə halında çəkilərin müəyyən bir hissəsi müəllimlə öyrənilmə zamanı müəyyən edilir. Digər çəkilər isə müstəqil, öz-özünə öyrənmə üsulu ilə müəyyən edilir.


4 əsas öyrənilmə qaydaları mövcuddur:
I. Səhvə görə düzəliş (korreksiya)
II. Boltsman maşını.
III. Xebb qaydası.
IV. Yarışma metodu ilə öyrənilmə.
I. Səhvə görə korreksiya qaydası. Müəllimlə öyrədilmədə hər bir giriş misalı üçün arzu olunan d çıxışı verilmişdir. Şəbəkənin real çıxışı arzuolunan çıxışla üst-üstə düşməyə bilər. Öyrənilmə zamanı səhvə görə korreksiya prinsipi çəkilərin modulyasiyası üçün (d – y) siqnalından istifadədədir. Bu cür istifadə səhvin tədricən azlmasını təmin edir. Bu cür öyrənilmə yalnız o halda mövcudur ki, o zaman perseptron səhvə yol versin.
II. Boltsman maşını (öyrənilməsi). Bu cür öyrənilmə öyrənilmənin stoxastık qaydasına əsaslanır. Boltsman öyrənilməsinin məqsədi çəki əmsallarının elə bir sazlanması deməkdir ki, görünən neyronların vəziyyətləri ehtimalların arzuolunan paylanmasını təmin edir. Boltsman öyrədilməsinə səhvə görə korreksiyanın xüsusi halı kimi baxmaq olar. Burada səhv kimi 2 rejimdə vəziyyətlərin fərqlənmələri başa düşülür.
III. Xebb qydası. Bu qayda öyrənilmə qaydalarının ən qədim qaydasıdır. Bu qaydaları işləyərkən Xebb bir sıra neyrofizioloji müşahidələrə arxalanmışdır. Əgər neyronlar sinapsın hər iki tərəfindən müntəzəm və eyni zamanda aktivləşdirilərsə, o zaman sinaptik əlaqənin gücü artır. Bu qaydanın əsas üstünlüyü ondan ibarətdir ki, sinaptik çəkinin dəyişməsi yalnız həmin sinapsla əlaqədə olan neyronların aktivliyindən asılıdır.
IV. Yarışma metodu ilə öyrənilmə. Çıxış neyronlar çoxluğunun eyni vaxtda həyəcanlana bildikləri Xebb öyrənilməsindən fərqli olaraq, yarış metodu ilə öyrənilmədə çıxış neyronları aktivləşməyə görə öz aralarında yarışırlar. Bu hadisə “qalib” hər şeyi alır, qaydası kimi məşhurdur. Bu cür öyrənilmə bioloji neyron şəbəkələrində daha geniş yayılmışdır.



Yüklə 398,66 Kb.

Dostları ilə paylaş:
1   2   3   4   5   6   7   8   9




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©azkurs.org 2024
rəhbərliyinə müraciət

gir | qeydiyyatdan keç
    Ana səhifə


yükləyin