Ma’lumotlarni intellektual tahlillash uchun oldindan tasniflash va yakuniy konvolyutsion neyron tarmog‘i

Аннотация

Ushbu maqola konvolyutsion neyron tarmoqlari va ma’lumotlar tahlili bo’yicha muhim ma’lumotlar taqdim etadi. Bu tarmoqlar ma’lumotlarni tahlil qilishda va tasniflashda foydalaniladigan texnologiyani tavsiflaydi. SNA-1(Social Network Analysis) va SNA-2 (Social Network Analysis) nomli ikkita neyron tarmoqi tuzilishi va ishlash prinsiplari haqida ma’lumot berilgan. Bu tarmoqlar ma’lumotlarni 55 qo’llab-quvvatlaydi va ularga intellektual tahlil imkoniyati beradi. Maqola tarmoqlarning qatlamlarini ularning bog’lanishlarini va xususiyatlarini batafsil tavsiflaydi. Bu tarmoqlar ma’lumotlarni avtomatik ravishda tahlil qilish va sinovdan o’tkazishda ishlatiladi. SNS-1 (Synthetic Nervous System) va SNS-2 (Synthetic Nervous System) konfiguratsiyalari esa bu tarmoqlarning sonini va sinaptik koeffitsientlarni ifodalaydi. Bu maqola, ma’lumotlarni tahlil qilish uchun intellektual tizimlarning murakkab tuzilishi va ishlashini tushuntiradi. Ushbu tizimlar, ma’lumotlarni qisqa muddatda tahlil qilish va tasniflashda yordam beradi va ko’p sohasida foydalaniladi. Kalit so‘zlar: SNA-1, SNS-2, neyron tarmoq, qatlamlar, yakuniy tasniflash. Tasvirlardagi timsollarni dastlabki tasniflash uchun 1-rasmda ko‘rsatilgan SNA-1 tarmog’i ishlab chiqilgan. Ushbu neyron tarmoq SNS-2 ga qaraganda oddiyroq tuzilishga ega: kamroq tekisliklar, neyronlar va ulanishlar. Bu yuqori ishlash va hisoblash jarayonlari sonini kamaytirishni ta’minlaydi, bu ayniqsa tasnifdan oldingi bosqichda muhimdir. 1-rasm. SNA-1 ning tuzilishi. C1, C2 konvolyutsiya qatlamlari, P1, P2 – quyi namunali qatlamlar, N1, N2 - oddiy neyronlarning qatlamlari Kirish qatlami 28x52 neyron o’lchamiga ega va kirish tasvirini neyron tarmoqqa yuborish uchun mo’ljallangan.Ikkinchi qatlam C1 konvolyutsiya qatlami bo’lib, u 24x46 neyron o’lchamiga ega bo’lgan 5 ta konvolyutsion tekislikdan iborat. Berilgan qatlamning har bir tekisligi o’ziga xos sinaptik koeffitsientlar matritsasi va neyron yo’nalishga ega va shu bilan kirish tasvirining beshta konvolyutsiyasini amalga oshiradi. Konvolyutsiya qatlamining tekisliklarining o’lchami quyidagilar bilan aniqlanadi: 𝑠 = 𝑠 − 𝑁 + 1,ℎ = ℎ − 𝑀 + 1, 𝑘 𝑝 𝑘 𝑝 bu yerda s ,h - konvolyutsion qatlam tekisligining balandligi va kengligi k k parametrlari h ,s - oldingi qatlam tekisligining balandligi va kengligi parametrlari; p p M,N- - lokal retseptiv maydonning balandligi va kengligi parametrlari Konvolyutsion qatlam neyronining ishlashi quyidagi formula bilan aniqlanadi. 56 𝑁 𝑀 𝑖,𝑗 𝑖,𝑗 𝑦 = 𝑎 + ∑∑𝑤 𝑥 , 𝑝 𝑞 𝑞,𝑠,𝑡 𝑞−1 𝑠=1𝑡=1 i,j y konvolyutsion qatlam neyroni, q -chi tekislik; –a -chi tekislikning nerv q q i,j N,M siljishi;- lokal qabul qiluvchi maydonning kengligi va balandligi; - x oldingi q−1 qatlam neyronlarining chiqish qiymatlari;w – sinaptik koeffitsientlar. q,s,t Uchinchi qatlam P1 pastki namuna olish qatlami bo’lib, 5 ta kichik namuna olish tekisligidan iborat. Har bir tekislik avvalgi C1 qatlamining faqat bitta mos keladigan tekisligi bilan aloqaga ega. Quyi namuna olish operatsiyasi bajarilgandan so’ng, neyron tarmoqning kirish tasvirini o’zgartirish va o’zgartirishga o’zgarmasligi ortadi va tasvirdagi ob’ektlarning xususiyatlarining aniq joylashuvi ahamiyatsiz bo’ladi. Namuna osti qatlami tekisliklarining o’lchami quyidagi formulalar bilan aniqlanadi: 𝑠 ℎ 𝑝 𝑝 𝑠 = ,ℎ = , 𝑘 𝑘 𝑁 𝑀 bu yerda h ,s - namunaviy qatlam tekisligining balandligi va kengligi k k parametrlari h ,s - oldingi qatlam tekisligining balandligi va kengligi p p parametrlari; M,N - mahalliy retseptiv maydonning balandligi va kengligi parametrlari.Ikki namuna qatlami neyronining ishlashi quyidagi formula bilan aniqlanadi. 𝑁 𝑀 1 𝑖,𝑗 𝑖,𝑗 𝑦 = 𝑎 + 𝑤 ∑∑𝑥 , 𝑝 𝑞 𝑁𝑀 𝑞 𝑞−1 𝑠=1𝑡=1 i,j bu yerda, y – namuna osti qatlamining neyroni, q -chi tekislik; a – q -chi p q tekislikning nerv siljishi; M,N – lokal qabul qiluvchi maydonning balandligi va i,j kengligi parametrlari; x - oldingi qatlam neyronlarining chiqish qiymatlari; wq- q−1 sinaptik koeffitsient. To’rtinchi qatlam C2 konvolyutsiya qatlami bo’lib, 10𝑥20 neyronlarning 20 ta konvolyutsion tekisliklaridan iborat. Qo’shni neyronlarning retseptiv maydonlari qisman kesishadi. SNS-1 da P1 va C2 qatlamlari orasidagi bog’lanishlarning taqsimlanishi eksperimental tarzda tanlangan. 1-jadvalda SNA-1da P1 va C2 qatlamlari orasidagi bog’lanishlarning taqsimlanishi ko’rsatilgan. C2 qatlamining tekisliklari gorizontal, P1 qatlamining tekisliklari vertikal ravishda ko’rsatiladi. 1-jadval 57 Ushbu operatsiyalar natijasida neyron tarmoqning kirish tasvirining buzilishlariga kamroq bog’liq bo’lgan har xil turdagi xususiyatlarni birlashtirish qobiliyati ta’minlanadi. Yettinchi qatlam N2 chiqish qatlami bo’lib, bitta neyrondan iborat. Ushbu qatlamning roli yakuniy tasniflash natijasini hisoblashdir. Ushbu neyronning chiqish qiymatlari -1 dan +1 gacha bo’lgan oraliqda. Ushbu qatlamning neyroni avvalgi N1 qatlamning barcha neyronlari bilan bog’langan va chiqish qiymatlari vektori va parametrik vektor o’rtasidagi Evklid masofasini hisoblab chiqadi: 𝑁 1 2 𝐸 = ∑(𝑡 − 𝑥