Бұлттық технология

Тақырып бойынша 11 материал табылды

Бұлттық технология

Материал туралы қысқаша түсінік
Бұлттық технология туралы түсінік
Материалдың қысқаша нұсқасы
img_page_1
Жүктеу
bolisu
Бөлісу
ЖИ арқылы жасау
Слайдтың жеке беттері
Саб ақтың тақырыбы: Нейрондық желілердің әрекет ету қағидалары Бүгінгі сабақта: нейрондық желілердің негізгі әрекет ету қағид

#1 слайд
Саб ақтың тақырыбы: Нейрондық желілердің әрекет ету қағидалары Бүгінгі сабақта: нейрондық желілердің негізгі әрекет ету қағидаларын; белсендіру функциясы және ол не үшін керек екенін; ЖНЖ-да қандай негізгі белсендіру функциялары қолданылатынын білесің.

1 слайд

Саб ақтың тақырыбы: Нейрондық желілердің әрекет ету қағидалары Бүгінгі сабақта: нейрондық желілердің негізгі әрекет ету қағидаларын; белсендіру функциясы және ол не үшін керек екенін; ЖНЖ-да қандай негізгі белсендіру функциялары қолданылатынын білесің.

Негізгі ұғымдар Синапс – синапс – sinaps Өлшенген сома – взвешенная сумма – Weighted sum Белсендіру функциясы –

#2 слайд
Негізгі ұғымдар Синапс – синапс – sinaps Өлшенген сома – взвешенная сумма – Weighted sum Белсендіру функциясы – функция активации – Activation function Жеке секіру функциясы – функция единичного скачка – unit step function Сигмоидті функция – сигмоидальная функция – sigmoid function Логистикалық функция – логистическая функция – logisticfunction Оқыту іріктелімі – обучающая выборка – training set Орташа квадраттық қате – Среднеквадратичная ошибка – Mean Squared Error (MSE) Орташа квадраттық ауытқу – Среднеквадратичное отклонение – Root MSE

2 слайд

Негізгі ұғымдар Синапс – синапс – sinaps Өлшенген сома – взвешенная сумма – Weighted sum Белсендіру функциясы – функция активации – Activation function Жеке секіру функциясы – функция единичного скачка – unit step function Сигмоидті функция – сигмоидальная функция – sigmoid function Логистикалық функция – логистическая функция – logisticfunction Оқыту іріктелімі – обучающая выборка – training set Орташа квадраттық қате – Среднеквадратичная ошибка – Mean Squared Error (MSE) Орташа квадраттық ауытқу – Среднеквадратичное отклонение – Root MSE

#3 слайд

3 слайд

Есіңе түсір! Модель деген не? Оның түпнұсқадан басты айырмашылығы не? Нейрондық желіні сызба түрінде қалай бейнелеуге болады?

#4 слайд
Есіңе түсір! Модель деген не? Оның түпнұсқадан басты айырмашылығы не? Нейрондық желіні сызба түрінде қалай бейнелеуге болады? Жасанды нейрон қандай элементтерден тұрады?

4 слайд

Есіңе түсір! Модель деген не? Оның түпнұсқадан басты айырмашылығы не? Нейрондық желіні сызба түрінде қалай бейнелеуге болады? Жасанды нейрон қандай элементтерден тұрады?

Нейрондық желілерді жобалау Логистикалық функцияның қасиеттерін қарастырайық: • «қысу» функциясы, яғни дәлелден бөлек

#5 слайд
Нейрондық желілерді жобалау Логистикалық функцияның қасиеттерін қарастырайық: • «қысу» функциясы, яғни дәлелден бөлек (өлшенген сома) шығыс сигнал әрқашан 0-ден 1-ге дейін болады; • жеке секіру функциясынан икемдірек, оның нәтижесі тек 0 мен 1 ғана емес, арасындағы кез келген сан болуы мүмкін; • барлық нүктеде туынды болады, ол туынды осы функция арқылы көрсетіледі. Осы қасиеттері арқылы логистикалық функция жасанды нейрондарды белсендіру функциясы ретінде қолданылады.

5 слайд

Нейрондық желілерді жобалау Логистикалық функцияның қасиеттерін қарастырайық: • «қысу» функциясы, яғни дәлелден бөлек (өлшенген сома) шығыс сигнал әрқашан 0-ден 1-ге дейін болады; • жеке секіру функциясынан икемдірек, оның нәтижесі тек 0 мен 1 ғана емес, арасындағы кез келген сан болуы мүмкін; • барлық нүктеде туынды болады, ол туынды осы функция арқылы көрсетіледі. Осы қасиеттері арқылы логистикалық функция жасанды нейрондарды белсендіру функциясы ретінде қолданылады.

Қате — күтілетін және алынған жауаптың арасындағы айырмашылықты көрсететін шама. Берілгені: I 1 , I 2 – кіріс нейрондар,

#6 слайд
Қате — күтілетін және алынған жауаптың арасындағы айырмашылықты көрсететін шама. Берілгені:     I 1 , I 2  – кіріс нейрондар,,     H 1 , H 2  – жасырын нейрондар,     O 1  – шығыс нейрон (5-сурет);     I 1 =1, I 2 =0, w 1 =0.45, w 2 =0.78, w 3 =-0.12, w 4 =0.13, w 5 =1.5, w 6 =-2.3.

6 слайд

Қате — күтілетін және алынған жауаптың арасындағы айырмашылықты көрсететін шама. Берілгені:     I 1 , I 2  – кіріс нейрондар,,     H 1 , H 2  – жасырын нейрондар,     O 1  – шығыс нейрон (5-сурет);     I 1 =1, I 2 =0, w 1 =0.45, w 2 =0.78, w 3 =-0.12, w 4 =0.13, w 5 =1.5, w 6 =-2.3.

1. Нейрондық желілер әрекетінің негізгі қағидаларын ата. 2. Белсендіру функция деген не және ол не үшін қажет? 3. ЖНЖ-да қа

#7 слайд
1. Нейрондық желілер әрекетінің негізгі қағидаларын ата. 2. Белсендіру функция деген не және ол не үшін қажет? 3. ЖНЖ-да қандай негізгі белсендіру функциясын қолданады? 4. Оқыту іріктелімі, итерация, кезең, қате терминдеріне анықтама бер. 1. Бір реттік секіру функциясы сигмоидті (логистикалық) функциядан несімен ерекшелінеді? 2. Нейрондық желіні оқыту барысында неліктен оқыту іріктелімінен басқа сынақтама іріктелімі қажет? 3. Нейрондар салмағының алғашқы мәні неліктен еркін беріледі? Үй тапсырмасы 1.    Python санаттарының көмегімен нейрондық желіні іске асыратын материалды оқып, оны орындауға тырыс. 2.   «ЖНЖ-да қолданылатын негізгі белсендіру функциясы» таныстырылымын жаса. 3.    φ( net)=11+e− α⋅ net    логистикалық функциясын пайдалана отырып, нейрондық желі нәтижесін есепте және орташа квадраттық қатені қолдана отырып, оның қатесін тап. 

7 слайд

1. Нейрондық желілер әрекетінің негізгі қағидаларын ата. 2. Белсендіру функция деген не және ол не үшін қажет? 3. ЖНЖ-да қандай негізгі белсендіру функциясын қолданады? 4. Оқыту іріктелімі, итерация, кезең, қате терминдеріне анықтама бер. 1. Бір реттік секіру функциясы сигмоидті (логистикалық) функциядан несімен ерекшелінеді? 2. Нейрондық желіні оқыту барысында неліктен оқыту іріктелімінен басқа сынақтама іріктелімі қажет? 3. Нейрондар салмағының алғашқы мәні неліктен еркін беріледі? Үй тапсырмасы 1.    Python санаттарының көмегімен нейрондық желіні іске асыратын материалды оқып, оны орындауға тырыс. 2.   «ЖНЖ-да қолданылатын негізгі белсендіру функциясы» таныстырылымын жаса. 3.    φ( net)=11+e− α⋅ net    логистикалық функциясын пайдалана отырып, нейрондық желі нәтижесін есепте және орташа квадраттық қатені қолдана отырып, оның қатесін тап. 

Файл форматы:
pptx
07.11.2020
1640
Жүктеу
ЖИ арқылы жасау
Бұл материалды қолданушы жариялаған. Ustaz Tilegi ақпаратты жеткізуші ғана болып табылады. Жарияланған материалдың мазмұны мен авторлық құқық толықтай автордың жауапкершілігінде. Егер материал авторлық құқықты бұзады немесе сайттан алынуы тиіс деп есептесеңіз,
шағым қалдыра аласыз
Қазақстандағы ең үлкен материалдар базасынан іздеу
Сіз үшін 400 000 ұстаздардың еңбегі мен тәжірибесін біріктіріп, ең үлкен материалдар базасын жасадық. Төменде керек материалды іздеп, жүктеп алып сабағыңызға қолдана аласыз
Материал жариялап, аттестацияға 100% жарамды сертификатты тегін алыңыз!
Ustaz tilegi журналы министірліктің тізіміне енген. Qr коды мен тіркеу номері беріледі. Материал жариялаған соң сертификат тегін бірден беріледі.
Оқу-ағарту министірлігінің ресми жауабы
Сайтқа 5 материал жариялап, тегін АЛҒЫС ХАТ алыңыз!
Қазақстан Республикасының білім беру жүйесін дамытуға қосқан жеке үлесі үшін және де Республика деңгейінде «Ustaz tilegi» Республикалық ғылыми – әдістемелік журналының желілік басылымына өз авторлық материалыңызбен бөлісіп, белсенді болғаныңыз үшін алғыс білдіреміз!
Сайтқа 25 материал жариялап, тегін ҚҰРМЕТ ГРОМАТАСЫН алыңыз!
Тәуелсіз Қазақстанның білім беру жүйесін дамытуға және білім беру сапасын арттыру мақсатында Республика деңгейінде «Ustaz tilegi» Республикалық ғылыми – әдістемелік журналының желілік басылымына өз авторлық жұмысын жариялағаны үшін марапатталасыз!
Министірлікпен келісілген курстар тізімі