классификациянинг чизиқли усуллари

DOC 1,3 MB Bepul yuklash

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇
1
1443779751_61475.doc классификациянинг чизиқли усуллари режа: стохастик градиент усули мослашувчи чизиқли элемент (adaline) розенблатт персептрони классификациянинг чизиқли усуллари стохастик градиент усули , , ўргатувчи танлов берилган. аппроксимациялашган эмпирик таваккаллик минимум бўладиган вазнлар векторини топиш талаб қилинади: ни минимизациялаш учун градиент тушиш усулидан фойдаланамиз. бу усулда вазнлар вектори учун қандайдир бошланғич қийматлар танланади, кейин ҳар қадамда функционал энг тез камаядиган вектори йўналишини ўзгартирадиган итерацион жараён бошланади. бу йўналиш градиент векторига қарама-қарши бўлади: бу ерда – ўрганиш темпи (learning rate) дея номланувчи антиградиент йўналиш қадамининг катталиги. йўқотиш функциясини дифференциалланувчи деб олиб, градиентни қуйидагича ёзамиз: ҳар бир прецедент вектори ўзгаришига ўзининг аддитив ҳиссасини қўшади, лекин, вектор фақат барча объектларни тўлиқ танлагандан кейин ўзгаради. агар прецедентларни биттадан танлаб, ҳар бири учун градиент қадам қилиб ва бир вақтнинг ўзида вазнлар векторини қуйидагича янгиласак: итерацион жараён яқинлашишини яхшилаши мумкин. стохастик градиент усулида прецедентлар тасодифий тартибда танланади. вазнларни бошланғич қийматларини танлаш ҳар хил йўл билан амалга оширилади. масалан: …
2
зирча бинар деб оламиз , жавоблар ҳам фақат икки қиймат қабул қилсин . фараз қилайлик, объект классификациясидан кейин тўғри жавоб маълум бўлсин, 3 ҳолат бўлиши мумкин: 1. агар жавоб билан мос тушса, у ҳолда вазнлар векторини ўзгартириш керак эмас. 2. агар ва бўлса, у ҳолда вазнлар вектори оширилади, яъни, бўлган вазн оширилади, бошқа компонентларни ўзгартириш натижага таъсир кўрсатмайди ва , – ўрганиш темпи. 3. агар ва бўлса, у ҳолда вазнлар вектори камайтирилади: . бу 3 ҳолат хебб қоидасида бирлаштирилади: агар бўлса, у ҳолда . адабиётлар рўйхати 1. бауман е.в. задача построения размытых классификаций // методы и алгоритмы анализа эмпирических данных. м.: ин –т пробл. управления, 1988.- с. 16-27. 2. белкин а. р., левин м. ш. принятие решений: комбинаторные модели аппроксимации информации. м.: наука, 1990.- 160 с. 3. бернатович а.с. активный эксперимент в идентификации фунциональных систем для оперативной реализации моделей имитационного типа // кибернетика.- 1983.- № 1.- с. 99-104. 4. блишун …
3
классификациянинг чизиқли усуллари - Page 3
4
классификациянинг чизиқли усуллари - Page 4
5
классификациянинг чизиқли усуллари - Page 5

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Faylni Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"классификациянинг чизиқли усуллари" haqida

1443779751_61475.doc классификациянинг чизиқли усуллари режа: стохастик градиент усули мослашувчи чизиқли элемент (adaline) розенблатт персептрони классификациянинг чизиқли усуллари стохастик градиент усули , , ўргатувчи танлов берилган. аппроксимациялашган эмпирик таваккаллик минимум бўладиган вазнлар векторини топиш талаб қилинади: ни минимизациялаш учун градиент тушиш усулидан фойдаланамиз. бу усулда вазнлар вектори учун қандайдир бошланғич қийматлар танланади, кейин ҳар қадамда функционал энг тез камаядиган вектори йўналишини ўзгартирадиган итерацион жараён бошланади. бу йўналиш градиент векторига қарама-қарши бўлади: бу ерда – ўрганиш темпи (learning rate) дея номланувчи антиградиент йўналиш қадамининг катталиги. йўқотиш функциясини дифференциалланувчи деб олиб, градиентни қуйидагича ...

DOC format, 1,3 MB. "классификациянинг чизиқли усуллари"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.