лекция 4

1.

Лекция 4
Нейрондық желілер және оның
түрлері

2.

Кіріспе
Нейрондық желілер – бұл ақпаратты өңдеу
және шешім қабылдау үшін қолданылатын
модельдер. Оларды оқыту әдістері
бойынша екі негізгі топқа бөлуге болады:
бақыланатын оқыту және бақылаусыз
оқыту.

3.

Бақыланатын оқыту
Бақыланатын оқыту кезінде нейрондық желі кіріс векторы мен
оған сәйкес мақсатты вектордан тұратын оқу жұптарын алады.
1. Процесс:
⚬ Нейрондық желі берілген кіріс векторы бойынша шығыс
векторын есептейді.
⚬ Бұл шығыс векторы мақсатты вектормен салыстырылады.
⚬ Шығыс пен мақсат арасындағы айырмашылық (қате)
анықталады.
⚬ Нейрондық желі салмақтарын реттей отырып, қателікті
минимизациялауға тырысады.
2. Мақсаты:
⚬ Нейрондық желі, жаттығу барысында, мақсатты векторды
шығара алатындай түрде оқытылады.
⚬ Дәлдікті жоғарылату және жалпы өнімділікті арттыру.

4.

Бақылаусыз оқыту
• Бақылаусыз оқыту – нейрондық желілердің
биологиялық принциптеріне негізделген, мұнда
мақсатты векторлар жоқ, тек кіріс векторлары
пайдаланылады.
• Процесс:
Оқыту жиыны тек кіріс векторларынан тұрады.
Нейрондық желі кіріс векторларының статистикалық
қасиеттерін үйренеді.
Нейрондық желі ұқсас векторларды топтастырып,
кластерлер құрады.
• Мақсаты:
Деректердің құрылымын анықтау.
Беймәлім деректерді кластерлеу, яғни деректердің ішкі
құрылымын табу.

5.

Салмақтарды баптау түрлері
1
2
Тіркелген байланыстары бар
желілер:
1)Салмақтық коэффициенттер
есептің шарттарына сәйкес бірден
таңдалады.
2)Бұл типті желілерде оқыту кезеңі
қарастырылмайды.
Динамикалық байланыстары бар желілер:
• Оқу процесінде синаптикалық
таразылар (салмақтар) реттеледі.
• Оқыту кезеңінде желі деректерге
негізделген түрде адаптацияланады.

6.

Кіріс ақпаратының түрлері
1
2
Аналогты желілер:
Кіріс ақпараттары нақты сандар
түрінде беріледі.
Мысалы:температура,
жылдамдық сияқты физикалық
шамалар.
Екілік желілер:
Кіріс ақпараттары нөлдер
мен бірліктер түрінде
ұсынылады.
Мысалы:цифрлық
ақпаратты өңдеу.

7.

Нейрондық құрылымдардың
түрлері
Нейрондық желілер нейрондардың
құрылымдық типтеріне қарай бөлінеді:
• Біртекті желілер:
Бір белсендіру функциясы бар
нейрондардың бір түрінен тұрады.
Мысалы, перцептрон желілері.
• Гетерогенді желілер:
Әр түрлі белсендіру функциялары бар
нейрондар кіреді.
Мысалы, рекуррентті нейрондық желілер.

8.

Синхронды және асинхронды нейрондық
желілер
Синхронды нейрондық желілер:
• Уақыттың әр сәтінде тек бір нейрон күйін
өзгертеді.
• Бұл типтегі желілер уақыттың үнемі дәйекті
өзгеруін қажет етеді.
Асинхронды нейрондық желілер:
• Нейрондардың тобында, әдетте, бүкіл
қабатта күй бірден өзгереді.
• Бұл желілерде жылдам және тиімді ақпарат
алмасу жүзеге асырылады.

9.

Қортынды
• Қорытындылай келе, нейрондық желілерді оқыту тәсілдері олардың
функционалды мүмкіндіктерін және қолдану салаларын айқындайды.
Бақыланатын оқыту нақты мақсатқа жетуге бағытталып, қателікті азайтуға
көмектеседі, ал бақылаусыз оқыту деректер жиынындағы заңдылықтарды
өздігінен анықтауға мүмкіндік береді. Нейрондық желілерді олардың
салмақ баптау түріне, кіріс ақпаратының ерекшелігіне және құрылымына
қарай жіктеу оларды әртүрлі күрделі есептерді шешуге икемдейді. Бұл
желілердің икемділігі мен әртүрлілігі олардың түрлі ғылыми және
қолданбалы салаларда кеңінен пайдаланылуына мүмкіндік береді.

10.

Әдебиет
1. Ғафаров, Ф.М., Галиянов, А.Ф. Жасанды нейрондық
желілер және олардың қолданылуы. Оқу құралы.
Қазан, 2018.
[Ссылка](https://kpfu.ru/staff_ files/F1493580427/Nejron
GafGal.pdf).
2. Шарипбай, Ә.А. Нәлекетрондық желілер. Оқулық.
Астана - 2018. [Ссылка](https://www.ezerde.kz/gallery/Set_ Rus.pdf).
3. Нейрожелілік технологиялар. Оқу-әдістемелік
кешен. Бишкек, 2018. [Ссылка](https://muk.iuk.kg/wpcontent/uploads/2021/12/neirosetevye-2-1.pdf