Muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti farg'ona filiali o'quv yili

Koeffitsientlarni sozlashda birlamchi sharoit
Ikkilamchi optimallashtirish funktsionallarining ekerlik tartibining dastlabki shartlarini tanlash algoritmlarning ko'p bosqichli nexurr tarmoqlarini o'rnatish uchun algoritmlarning sintezida muhim qadamdir. Neyron tarmog'i tomonidan hal qilingan har bir vazifani tanlash vazifasi, shuningdek, Multilat Neural tarmoqlarini o'rnatish uchun algoritmlarni sintez qilishning umumiy tartibining ajralmas qismidir. Ushbu vazifani sifat echimini belgilash vaqtini sezilarli darajada kamaytiradi. Ikkilamchi optimallashtirish funktsional jihatlari ushbu protseduraning takrorlanishi va koeffitsientining koeffitsientining tasodifiy qiymatlari shaklida boshlang'ich qiymatlar shaklida boshlang'ich shart-sharoitlarni tanlash tartibini zarur kiritdi. 1960-yillarda ushbu protsedura koeffitsientlarni belgilashda sarflangan vaqt nuqtai nazaridan juda ortiqcha tuyuldi. Ammo shunga qaramay, u juda keng qo'llanilmoqda. Shaxsiy topshiriqlar uchun ushbu vazifaga xos bo'lgan dastlabki shartlarni tanlash g'oyasi qabul qilindi. Bunday protsedura uchta vazifa uchun ishlab chiqilgan: image tan olish; klasterlash; Noto'g'ri bo'lmagan dinamik ob'ektlarni neyostantikatsiya qilish.
Koeffitsientni sozlash konida xotira
O'rta optimallashtirish funktsional gradientining hozirgi qiymatidagi infektsiyalarni kiritishda har tomonlama koeffitsientlarni kiritish uchun konfitsionerlarning koeffitsientlarini kiritish uchun sozlash rejimlaridan biri sifatida tizimning yondashuvi. Ikki qavatli nexurrlar tarmoqlarini ikkilamchi tarmoqli funktsional funktsional funktsionallarning ketma-ketligini filtrlash bilan amalga oshirish uchun algoritmlar ishlab chiqilgan: $ m_N $ xotira (statsionar rasmlar uchun) nol buyurtma filtri; Filtr $ 1, ..., $ m_n $ xotira (statsionar bo'lmagan rasmlar uchun) turli xil sinflarning taqsimlash funktsiyalari uchun turli xil gipotezadagi o'zgarishlar bilan.
Neyron tarmoqlarida moslashtirish algoritmlarini o'rganish
Asosiy savol - tanlangan aniq vazifani hal qilish uchun ko'p qavatli Neural Neural tarmog'ining tuzilishini qanday tanlash kerak - bu hali ham ko'p jihatdan hal qilinadi. Muammoni hal qilish jarayonida ularning samaradorligini baholash bilan ularning samaradorligini baholash bilan faqat asosiy yo'nalishdagi yo'nalishga yo'naltirilgan bo'g'inni taklif qilishingiz mumkin. Biroq, ma'lum bir tanlangan tuzilishga konfiguratsiya algoritmining ishlash sifati ma'lum bir vazifa to'g'ri bo'lmasligi mumkin. Shunday qilib, odatdagidek kirish signallari (asta-sekin, kvadrat va boshqalar), belgilangan xatti-harakatlarning holati va vaqtinchalik jarayonlarda xatolar bo'lgan reaktsiyaga ko'ra, chiziqli dinamik boshqaruv tizimlarining sifatini baholash uchun ishlatiladi.
Shunga o'xshash, turli xil sozlash algoritmlarining ishlashini sinab ko'rish va taqqoslash uchun multimalayer Neron tarmoqlari uchun odatiy kirish signallari ishlab chiqilgan. Tabiiyki, ko'p qavatli Neural tarmoqlari kabi narsalar uchun odatiy kirish signallari har bir vazifa uchun aniqdir. Birinchidan, quyidagi vazifalar uchun tip kirish signallari ishlab chiqilgan: Tasvirni aniqlash; klasterlash; Dinamik ob'ektlar bilan neymusping.
Klassik matematik statistika usullari o'rniga neyron tarmoq texnologiyalarini qo'llashning asosiy eksoynasi, bu kirish signallari va noma'lum, kompleks tarqatish funktsiyalari kontseptsiyasini qabul qilishning rasmiy tavsifini rad etish. Shuning uchun quyidagi tur kiritish signallari taklif qilindi.
Birlashtirilgan taqsimlash muammosi uchun, Multimotimy Divenctiv funktsiyasining $ C $ miqdoridagi taqsimot funksiyasining turiga ega bo'lgan tasodifiy signalning namunalari, $ z $ miqdorida amalga oshiriladi $ n $ - -Datiental belgilari. Har bir mod tasodifiy namunani normal taqsimot va $ s $ modning har biriga teng ravishda ajratish bilan sotadi. Turli xil klasterlanish usullarini taqqoslash mavzusi $ z $ va $ s $ va $ ni, $ s $ va $ ni, etarlicha katta tasodifiy tanlangan holda $ m $ ni tashkil etadi. Ushbu yondashuvni klasterni, shu jumladan kerakli sifatli sifatli bo'lish uchun mos keladigan algoritmlar, shu jumladan mos keladigan Neron tarmoqlarini taqqoslashning birinchi darajali yondashuvlaridan biri sifatida hisobga olinishi mumkin. Tasniflash vazifalari uchun, sinov signallari Multimodal taqsimlanish bilan kiritish uchun kiritish signallariga o'xshash (ikki sinfda) yoki $ K $ $) individual darslar uchun interval uzluksiz tarqatish funktsiyalari bo'lgan qismlar.