Süni neyron şəbəkələri

Neyron şəbəkə necə işləyir?

Bu nümunədə neyron şəbəkəsinin bir hissəsi təsvir edilmişdir, burada I hərfləri giriş neyronlarını, H hərfi gizli neyronu, w hərfi isə çəkiləri təmsil edir. Düsturdan görünür ki, giriş məlumatı bütün daxil olan məlumatların onların müvafiq çəkilərinə vurulmasının cəmidir. Sonra girişə 1 və 0 verək. w1=0.4 və w2 = 0.7 olsun H1 neyronunun giriş məlumatları aşağıdakı kimi olacaq: 1*0.4+0*0.7=0.4. İndi girişə verilənlərinə sahib olduğumuz üçün girişi aktivləşdirmə funksiyasına qoşaraq çıxışı əldə edə bilərik (bu barədə daha sonra). İndi çıxışımız var, onu ötürürük. Beləliklə, çıxış neyronuna çatana qədər bütün təbəqələr üçün təkrar edirik. İlk dəfə belə bir şəbəkə işlətdikdə cavabın doğrudan uzaq olduğunu görəcəyik, çünki şəbəkə öyrədilməyib. Nəticələri yaxşılaşdırmaq üçün onu məşq etdirəcəyik. Ancaq bunu necə edəcəyimizi öyrənməzdən əvvəl neyron şəbəkənin bir neçə termini və xüsusiyyətlərini təqdim edək.
Aktivləşdirmə funksiyası
Aktivləşdirmə funksiyası girişi normallaşdırmaq üçün bir yoldur (bu barədə əvvəllər danışdıq). Yəni, girişdə çox böyük ədəd varsa, onu aktivləşdirmə funksiyasından keçirsəniz, sizə lazım olan diapazonda bir çıxış əldə edəcəksiniz. Bir çox aktivləşdirmə funksiyası var, buna görə də ən əsaslarını nəzərdən keçirəcəyik: Xətti, Siqmoid (Logistik) və Hiperbolik tangens. Onların əsas fərqi qiymətlər diapazonudur.
Xətti funksiya

Bu funksiya, neyron şəbəkəni testdən keçirmək (sınamaq) və ya qiyməti çevirmələr (transformasiyalar) olmadan ötürmək lazım olduğu hallar istisna olmaqla, demək olar ki, heç vaxt istifadə edilmir.
Sigmoid

Bu ən çox yayılmış aktivləşdirmə funksiyasıdır, onun qiymətlər diapazonu [0,1]-dir. İnternetdəki nümunələrin əksəriyyəti bu funksiya timsalında göstərilib və bəzən logistik funksiya da adlanır. Müvafiq olaraq, əgər sizin vəziyyətinizdə mənfi dəyərlər varsa (məsələn, səhmlər təkcə yuxarı deyil, həm də aşağı düşə bilər), onda sizə mənfi dəyərləri də tutan bir funksiya lazımdır.