Материалдар / Бұлттық технология

Бұлттық технология

Материал туралы қысқаша түсінік

Бұлттық технология туралы түсінік

11 "Ә" сынып оқушысы Алданазар Мұса

Автор материалды ақылы түрде жариялады. Сатылымнан түскен қаражат авторға автоматты түрде аударылады. Толығырақ

07 Қараша 2020

1383

0 рет жүктелген

Информатика Ғылыми жұмыстар 11 сынып

770 ₸

Бүгін алсаңыз
+39 бонус беріледі
Бұл не?

Бүгін алсаңыз +39 бонус беріледі Бұл не?

Тегін турнир Мұғалімдер мен Тәрбиешілерге
Дипломдар мен сертификаттарды алып үлгеріңіз!

Бұл бетте материалдың қысқаша нұсқасы ұсынылған. Материалдың толық нұсқасын жүктеп алып, көруге болады

1 / 8

Ресми байқаулар тізімі

Республикалық байқауларға қатысып жарамды дипломдар алып санатыңызды көтеріңіз!

Материалдың қысқаша түсінігі

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.

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

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?

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.

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.

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.