Guruh talabasi Atanazarov Bobojonning mashinali o’qitish fanidan 4 amalyot ishi Amaliyot ishi №4

913-21 Guruh talabasi
Atanazarov Bobojonning
mashinali o’qitish
fanidan 4 amalyot ishi

Amaliyot ishi №4
Mavzu: KNIME muhitida Neyron tarmoqlari algoritmlari asosida sinflarga ajratish masalasini yechish.
Ishdan maqsad: KNIME muhitida Neyron tarmoqlari algoritmlari asosida sinflarga ajratish masalasini yechish.
Sunʼiy neyron tarmoqlari (SNT), odatda oddiygina neyron tarmoqlari (NT) deb ataladi, hayvonlar miyasini tashkil etuvchi biologik neyron tarmoqlardan ilhomlangan hisoblash tizimlari. SNT sunʼiy neyronlar deb ataladigan bogʻlangan birliklar yoki tugunlar toʻplamiga asoslanadi, ular biologik miyadagi neyronlarni erkin modellashtiradi. Sunʼiy neyron signallarni oladi, keyin ularni qayta ishlaydi va unga ulangan neyronlarga signal berishi mumkin. Ulanishdagi „signal“ haqiqiy raqam boʻlib, har bir neyronning chiqishi uning kirishlari yigʻindisining chiziqli boʻlmagan funksiyasi bilan hisoblanadi. Ulanishlar qirralar deyiladi. Neyronlar va chekkalar odatda oʻrganish davom etayotganda sozlanadigan vaznga ega. Neyronlar shunday chegaraga ega boʻlishi mumkinki, signal faqat yigʻilgan signal ushbu chegarani kesib oʻtgan taqdirdagina yuboriladi. Odatda, neyronlar qatlamlarga yigʻiladi. Signallar birinchi qatlamdan (kirish qatlami), oxirgi qatlamga (chiqish qatlami), ehtimol, qatlamlarni bir necha marta bosib oʻtgandan keyin oʻtadi. Neyron tarmoqlar misollarni qayta ishlash orqali oʻrganadi (yoki oʻqitiladi), ularning har biri maʼlum „kirish“ va „natija“ ni oʻz ichiga oladi va ular oʻrtasida ehtimollik bilan oʻlchangan assotsiatsiyalarni hosil qiladi, ular tarmoqning oʻzida saqlanadigan maʼlumotlar tuzilmasida saqlanadi. Berilgan misol boʻyicha neyron tarmoqni oʻrgatish odatda tarmoqning qayta ishlangan chiqishi (koʻpincha bashorat) va maqsadli chiqishi oʻrtasidagi farqni aniqlash orqali amalga oshiriladi. Keyin tarmoq oʻz vaznli assotsiatsiyalarini oʻrganish qoidasiga koʻra va ushbu xato qiymatidan foydalanib sozlaydi. Ushbu tuzatishlarning etarli sonidan soʻng, mashgʻulot muayyan mezonlar asosida toʻxtatilishi mumkin.
SNT anʼanaviy algoritmlar unchalik muvaffaqiyatli boʻlmagan vazifalarni bajarish uchun inson miyasining arxitekturasidan foydalanishga urinish sifatida boshlandi. Neyronlar bir-biri bilan turli naqshlarda bogʻlangan, bu baʼzi neyronlarning chiqishi boshqalarning kirishiga aylanishiga imkon beradi. Tarmoq yoʻnaltirilgan, vaznli grafik hosil qiladi. Sunʼiy neyron tarmogʻi simulyatsiya qilingan neyronlar toʻplamidan iborat.Har bir neyron boshqa tugunlarga biologik mos keladigan bogʻlanishlar orqali bogʻlangan tugundir.Har bir boʻgʻiNTing vazni bor, bu bir tugunning boshqasiga taʼsir kuchini belgilaydi.