Süni neyron şəbəkələri

Hiperbolik tangens

Dəyərləriniz həm mənfi, həm də müsbət ola bildikdə, hiperbolik tangensdən istifadə etməyin mənası var, çünki funksiyanın diapazonu [-1,1]-dir. Bu funksiyadan yalnız müsbət dəyərlərlə istifadə etmək məsləhət görülmür, çünki bu, neyron şəbəkənizin nəticələrini əhəmiyyətli dərəcədə pisləşdirəcək.
Təlim dəsti
Təlim dəsti neyron şəbəkənin işlədiyi verilənlər ardıcıllığıdır. Və yanın istisnası (xor) vəziyyətimizdə cəmi 4 fərqli nəticəmiz var, yəni 4 məşq dəstimiz olacaq: 0xor0=0, 0xor1=1, 1xor0=1,1xor1=0.
İterasiya
Bu, neyron şəbəkəsi hər dəfə bir təlim dəstindən keçən zaman bir vahid artan bir növ sayğacdır. Başqa sözlə, bu, neyroşəbəkə tərəfindən keçilən təlim dəstlərinin ümumi sayıdır.
Epoxa
Neyron şəbəkəni işə salarkən bu dəyər 0 təyin edilir və əl ilə verilən yuxarı həddə malikdir. Epoxa nə qədər böyük olarsa, şəbəkə bir o qədər yaxşı hazırlıq (məşq) keçib və müvafiq olaraq onun nəticəsi daha yaxşı olacaq. Epoxa bütün məşq dəstlərini, bizim vəziyyətimizdə, 4 dəst və ya 4 iterasiyadan keçən zaman artır.

İterasiyanı dövrlə qarışdırmamaq və onların artımının ardıcıllığını başa düşmək vacibdir. Əvvəlcə iterasiya n dəfə artır, sonra isə epoxa və əksinə olmur. Başqa sözlə, neyron şəbəkəni əvvəlcə yalnız bir dəstdə, sonra digərində və s. öyrədə bilməzsiniz. Hər dəsti epoxada bir dəfə məşq etməlisiniz. Beləliklə, hesablamalarda səhvlərdən qaçmaq olar.
Səhv
Səhv gözlənilən və alınan cavablar arasındakı uyğunsuzluğu əks etdirən faiz göstəricisidir. Səhv hər epoxada formalaşır və azalmalıdır. Əgər belə deyilsə, deməli nəyisə səhv edirsiniz. Səhv müxtəlif yollarla hesablana bilər, lakin biz yalnız üç əsas metodu nəzərdən keçirəcəyik: Orta Kvadrat Səhv (Mean Squared Error - bundan sonra MSE), Root MSE və Arctan. Aktivləşdirmə funksiyasından istifadədə heç bir məhdudiyyət yoxdur və sizə ən yaxşı nəticə verən metodu seçməkdə sərbəstsiniz. Yalnız nəzərə almaq lazımdır ki, hər bir metod səhvləri fərqli hesablayır. Arctan ilə səhv demək olar ki, həmişə daha böyük olacaq, çünki o bu prinsip üzrə işləyir: fərq nə qədər böyükdürsə, səhv də bir o qədər böyükdür. Root MSE ən kiçik xətaya sahib olacaq, ona görə də ən çox səhv hesablanmasında balansı saxlayan MSE istifadə edilır.