Laboratoriya ishi №12. MATLABda neyron tarmoqlarni modellashtirish Ishning maqsadi: MATLAB ning asboblari va usullari va neyron tarmoqlarni modellashtirish va tadqiq qilish uchun Simulink paketi bilan tanishish. Funktsiyalarni yaqinlashtirish uchun neyron tarmoqlarni qo'llash.
Uskuna:MATLAB 6.5 yoki undan yuqori versiyalari oʻrnatilgan shaxsiy kompyuter.
Nazariy material (ish tartibi). To'g'ridan-to'g'ri uzatish tarmog'ining odatiy namunasi 1-rasmda ko'rsatilgan. 10.5. Neyronlar muntazam ravishda qatlamlarga bo'lingan. Kirish qatlami oddiygina kirish o'zgaruvchilari qiymatlarini kiritish uchun xizmat qiladi. Yashirin va chiqish neyronlarining har biri oldingi qatlamning barcha elementlari bilan bog'langan. Neyronlar faqat oldingi qatlamning ba'zi neyronlari bilan bog'langan tarmoqlarni ko'rib chiqish mumkin; ammo, ko'pgina ilovalar uchun to'liq o'zaro bog'langan tarmoqlar afzallik beriladi.
10.5-rasm. To'g'ridan-to'g'ri uzatish tarmog'ining odatiy misoli. Tarmoqning ishlashi (foydalanish) jarayonida kirish o'zgaruvchilari qiymatlari kirish elementlariga beriladi, keyin signallar oraliq va chiqish qatlamlarining neyronlari tomonidan ketma-ket qayta ishlanadi. Ularning har biri o'zining faollashuv qiymatini oldingi qatlam elementlarining chiqishlarining vaznli yig'indisini olish va undan chegara qiymatini olib tashlash orqali hisoblab chiqadi. Keyin faollashtirish qiymati faollashtirish funktsiyasi yordamida o'zgartiriladi va natijada neyronning chiqishi hosil bo'ladi. Butun tarmoq ishlagandan so'ng, chiqish qatlami elementlarining chiqish qiymatlari butun tarmoqning chiqishi sifatida qabul qilinadi.
Birinchidan, tarmoq konfiguratsiya qilinadi. Tarmoqni o'rnatish jarayoni "tarmoqni o'rganish" deb ataladi. Trening boshlanishidan oldin havolalarga kichik tasodifiy qiymatlar beriladi. Jarayonning har bir iteratsiyasi ikki bosqichdan iborat. Birinchi bosqichda kirish vektori tarmoqqa kirish elementlarini kerakli holatga o'rnatish orqali etkazib beriladi. Keyin kirish signallari tarmoq bo'ylab tarqalib, qandaydir chiqish vektorini hosil qiladi. Algoritm ishlashi uchun neyronga o'xshash elementlarning kirish-chiqish xarakteristikasi kamaymaydigan bo'lishi va chegaralangan hosilaga ega bo'lishi talab qilinadi. Buning uchun odatda sigmasimon chiziqli bo'lmaganlik qo'llaniladi.
Ma'lum tarmoq turlari:
