Нейрондық желілердің негізгі түсінігі

Шығыс векторы мен күтілетін d мәндерінің векторы барынша сәйкес келуі үшін 

W(1) және W(2) желісі таразыларының мәндерін таңдау қажет. 

Персептронды  оқыту  әдістерінің  бірі  қателікті  кері  тарату  алгоритмі. 

Векторда желі қабаттары бойынша өту жолының екі түрі болады – біреуі түзу, 

екіншісі кері. Бірінші жағдайда вектор кіріс қабатынан қозғала бастайды, одан 

әрі желі бойынша қабаттан қабатқа қарай қозғалады. Бұл жағдайда желі ішінде 

шығыс  сигналдар  жиынтығы  жасалынады.  Кері  өту  кезінде  синаптикалық 

салмақ  теңдеседі,  шығушы  желі  нақты  түрде  шегеріледі,  осыдан  кейін  қате 

туралы  сигналы  келіп  түседі.  Одан  әрі  сигнал  қарама-қарсы  синаптикалық 

байланыстар бағытында желі бойынша таратылады. Сондықтан бұл әдіс қатенің 

кері таралуы деп аталады. 

Сигмоидалді типтегі көп қабатты желінің модельі және оның оқыту әдісі 

салыстырмалы қарапайымдылығы мен қолайлылығына қарамастан, оқу үрдісін 

баяулататын қиындықтарға ие немесе желінің мүлдем үйренуіне жол бермейді. 

Мысалы, түзету нәтижесінде таразылардың мәндері өте үлкен шамаға айналу. 

Бұл  жағдай  өндірістегі  көптеген  нейрондардың  үлкен  құндылықтар 

жасайтынына  әкеледі,  бірақ  осы  мәндердегі  туындылар  өте  аз  болады.  Оқу 

процесінде  жіберілген  қате  осы  туындыға  пропорционалды  болғандықтан, 

процесс тоқтатылуы мүмкін. 

Сонымен қатар, қадамның соңғы өлшемін таңдау қажет. Бұл мәселеде тек 

тәжірибеге сүйенуге болады. Бұл алгоритм ұқсастықтың (жинақтық) дәлелі бар. 

Қадам өлшемі тікелей ұқсастыққа әсер етеді: немесе қадам өлшемі өте аз болса, 

26

 

ол  тым  баяу  болады,  немесе  қадамның  тым  үлкен  мөлшеріне  байланысты 

тұрақты тұрақсыздыққа ұшырайды.  

Тағы  бір  қиындық  –  уақытша  тұрақсыздық.  Желі  әріптерді  тани  алады, 

бірақ  егер  біреуін  үйренсе,  екіншісін  ұмытып  кетсе  жаттығу  мағынасы 

болмайды. 

 

 

жүктеу/скачать 1,08 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: