Материалдар / Нейрондық жүйенің әрекет ету қағидалары
2023-2024 оқу жылына арналған

қысқа мерзімді сабақ жоспарларын

жүктеп алғыңыз келеді ма?
ҚР Білім және Ғылым министірлігінің стандартымен 2022-2023 оқу жылына арналған 472-бұйрыққа сай жасалған

Нейрондық жүйенің әрекет ету қағидалары

Материал туралы қысқаша түсінік
нейрондық жүйенің әрекет ету қағидалары
Авторы:
Автор материалды ақылы түрде жариялады.
Сатылымнан түскен қаражат авторға автоматты түрде аударылады. Толығырақ
06 Сәуір 2021
1113
0 рет жүктелген
Бүгін алсаңыз 25% жеңілдік
беріледі
770 тг 578 тг
Тегін турнир Мұғалімдер мен Тәрбиешілерге
Дипломдар мен сертификаттарды алып үлгеріңіз!
Бұл бетте материалдың қысқаша нұсқасы ұсынылған. Материалдың толық нұсқасын жүктеп алып, көруге болады
logo

Материалдың толық нұсқасын
жүктеп алып көруге болады

НЕЙРОНДЫҚ ЖЕЛІЛЕРДІҢ ӘРЕКЕТ ЕТУ

ҚАҒИДАЛАРЫ

Бүгінгі сабақта:

нейрондық желілердің негізгі әрекет ету қағидаларын;

«белсендіру функциясы» деген не және оның не үшін керек екендігін;

ЖНЖ-да қандай негізгі белсендіру функциялары қолданылатынын

білесің.

Негізгі ұғымдар:

Синапс – синапс – sinaps

Өлшенген сома – взвешенная сумма – weighted sum

Белсендіру функциясы – функция активации – activation function

Бірреттік секіру функциясы – функция единичного скачка – unit step

function

Сигмоидті функция – сигмоидальная функция – sigmoid function

Логистикалық функция – логистическая функция – logistic function

Оқыту іріктелімі – обучающая выборка – training set

Орташа квадраттық қате – cреднеквадратичная ошибка – mean squared

Error (MSE)

Орташа квадраттық ауытқу – cреднеквадратичное отклонение – root MSE



Жасанды нейрондық желілерді биологиялық нейрондық желінің

моделі ретінде қарастыруға болады

елінің негізгі буыны – синапстар, себебі олар сигналды күшейтеді немесе әлсіретеді. Әрбір синапс осы байланыстың салмағы деп

аталатын белгілі бір санды сипаттайды. Осы байланыс арқылы өтетін

сигнал тиісті байланыс салмағына көбейтіледі

ЖНЖ схемасын қарастырамыз.

Мысалы, ақпаратты

келесіге беретін 3 нейрон

бар делік. Сонда бізде

осы нейрондардың әрқайсысына сәйкес келетін

3 салмақ бар. Салмағы

көп болатын нейрондағы

ақпарат келесі нейронда

басым болады (1-сурет)

Нейрондық желі салмақтарының немесе салмақ матрицасының

жиынтығы – бүкіл жүйенің өзіне тән миы. Осы салмақтардың

арқасында кіріс ақпарат өңделеді де, нәтижеге айналады.

Нейрондық желі жүктелген кезде салмақ кездейсоқ ретпен

қойылады.

Екі кіріс нейроны бар нейрондық желіні

қарастырайық (2-сурет).

I1

, I2, w1 және w2 – тиісті салмақтар,

H – жасырын нейрон, φ – белсендіру функциясы

деп белгілейік.

net1 =I1

· w1

+ I2· w2

out1 =φ(net1

)

net1 кіріс ақпараты барлық кіріс деректерінің өз салмақтарына

көбейтілген қосындысы. Кірісті 1 мен 0 деп белгілейік. w1

= 0,4,

w2 = 0,7 болса, нейронның Н1 кіріс деректері келесідей болмақ:

1 · 0,4 + 0 · 0,7 = 0,4. Енді кіріс деректері болған кезде кіріс мәнін

белсендіру функциясына қойып, шығыс деректерін алуға болады.

Шығыс мәліметтері белгілі болған соң, оларды әрі қарай жібереміз.

Бұл процесс шығыс нейронға жеткенше барлық қабаттар үшін

қайталанады. Мұндай желіні бірінші рет іске қосып, жауаптың қате

екенін көруге болады. Нәтижені жақсарту үшін, желіні жаттықтыру

қажет.

Кіріс сигналдарының барлық көбейтінділерін тиісті салмақтарға

қосу сумматорда жүргізіледі. Сумматор жұмысының нәтижесі –

«өлшенген сома» деп аталатын сан





Материал жариялап тегін сертификат алыңыз!
Бұл сертификат «Ustaz tilegi» Республикалық ғылыми – әдістемелік журналының желілік басылымына өз авторлық жұмысын жарияланғанын растайды. Журнал Қазақстан Республикасы Ақпарат және Қоғамдық даму министрлігінің №KZ09VPY00029937 куәлігін алған. Сондықтан аттестацияға жарамды
Ресми байқаулар тізімі
Республикалық байқауларға қатысып жарамды дипломдар алып санатыңызды көтеріңіз!