....................................................................................3 1.1. bioloogiline neuron ja bioloogilised närvivõrgud .......................................3 1.2. tehisneuron ....................................................................................4 1.3. tehisnärvivõrgud ja nende arhitektuurid ..................................................................7 1.3.1. Otsesuunatud närvivõrgud ja mitmekihiline pertseptron ...................................8 1.3.2. Rekurentsed närvivõrgud .................................................................................10 1.3.3. Iseorganiseeruvad närvivõrgud ........................................................................11 1.4. Õppimine, õpiprotsessid, õpialgoritmid .................................................................12 1.4.1. Gradient vea pöördlevi meetod ................................
....................................................................................3 1.1. bioloogiline neuron ja bioloogilised närvivõrgud .......................................3 1.2. tehisneuron ....................................................................................4 1.3. tehisnärvivõrgud ja nende arhitektuurid ..................................................................7 1.3.1. Otsesuunatud närvivõrgud ja mitmekihiline pertseptron ...................................8 1.3.2. Rekurentsed närvivõrgud .................................................................................10 1.3.3. Iseorganiseeruvad närvivõrgud ........................................................................11 1.4. Õppimine, õpiprotsessid, õpialgoritmid .................................................................12 1.4.1. Gradient vea pöördlevi meetod ................................
Hetero- assotsiatiivsed närvivõrgud on sellised, kus väljundvektori dimensioon ei lange kokku 8 sisendvektori dimensiooniga. Auto-assotsiatiivsed on need närvivõrgud, kus sisendvektori ja väljundvektori dimensioonid langevad kokku. Esimese närvivõrgu arhitektuuri (ühekihilise pertseptroni) pakkus välja 20. sajandi keskel Frank Rosenblatt. See oli silma võrkkesta matemaatiline mudel. Tänapäeval kõige populaarsem närvivõrgu arhitektuur on mitmekihiline pertseptron. Umbes 80% praktiliselt töötavatest närvivõrkude rakendustest kasutavad selle arhitektuuri. Populaarsemad tehisnärvivõrkude arhitektuurid: Otsesuunatuks nimetatakse närvivõrku, milles iga neuroni väljund võib olla seotud ainult järgmisel kihil oleva neuroni sisendiga. Mitmekiheline pertseptron on kõige levinum otsesuunatud võrk. Neuronid paiknevad kihiti. Närvivõrk võib koosneda suvalisest arvust neuroneist ja närvivõrgu kihtidest
assotsiatiivseks. Hetero-assotsiatiivsed närvivõrgud on sellised, kus väljundvektori dimensioon ei lange kokku 8 sisendvektori dimensiooniga. Auto-assotsiatiivsed on need närvivõrgud, kus sisendvektori ja väljundvektori dimensioonid langevad kokku. Esimese närvivõrgu arhitektuuri (ühekihilise pertseptroni) pakkus välja 20. sajandi keskel Frank Rosenblatt. See oli silma võrkkesta matemaatiline mudel. Tänapäeval kõige populaarsem närvivõrgu arhitektuur on mitmekihiline pertseptron. Umbes 80% praktiliselt töötavatest närvivõrkude rakendustest kasutavad selle arhitektuuri. Populaarsemad tehisnärvivõrkude arhitektuurid: Otsesuunatuks nimetatakse närvivõrku, milles iga neuroni väljund võib olla seotud ainult järgmisel kihil oleva neuroni sisendiga. Mitmekiheline pertseptron on kõige levinum otsesuunatud võrk. Neuronid paiknevad kihiti. Närvivõrk võib koosneda suvalisest arvust neuroneist ja närvivõrgu kihtidest
Hetero- assotsiatiivsed närvivõrkudes väljundvektori dimensioon ei lange kokku 8 sisendvektori dimensiooniga. Auto-assotsiatiivsetes närvivõrkudes sisendvektori ja väljundvektori dimensioonid langevad kokku. Esimese närvivõrgu arhitektuuri (ühekihilise pertseptroni) pakkus välja 20. sajandi keskel F. Rosenblatt. See oli silma võrkkesta matemaatiline mudel. Tänapäeval kõige populaarsem närvivõrgu arhitektuur on mitmekihiline pertseptron. Umbes 80% praktiliselt töötavatest närvivõrkude rakendustest kasutavad seda arhitektuuri. Populaarsemad tehisnärvivõrkude arhitektuurid: Otsesuunatuks nimetatakse närvivõrku, milles iga neuroni väljund võib olla seotud ainult järgmisel kihil oleva neuroni sisendiga. Mitmekiheline pertseptron on kõige levinum otsesuunatud võrk. Neuronid paiknevad kihiti. Närvivõrk võib koosneda suvalisest arvust neuronitest ja närvivõrgu kihtidest. Iga kihi iga neuroni väljund on
Reeglina paiknevad neuronid kihiti (erandid on ka olemas, näiteks, iseorganiseeruvad võrgud). Närvivõrgud jagunevad kaheks tüübiks: otsesuunatud ja rekurentsed (tagasisidega). Otsesuunatud võrgu neuroni väljund võib olla seotud ainult järgmisel kihil oleva neuroni sisendiga. Populaarsemad tehisnärvivõrkude arhitektuurid: Otsesuunatuks nimetatakse närvivõrku, milles iga neuroni väljund võib olla seotud ainult järgmisel kihil oleva neuroni sisendiga. Mitmekiheline pertseptron on kõige levinum otsesuunatud võrk. Neuronid paiknevad kihiti. Närvivõrk võib koosneda suvalisest arvust neuroneist ja närvivõrgu kihtidest. Iga kihi iga neuroni väljund on seotud järgmise kihi iga neuroni ühe sisendiga. (“igaüks igaühega” printsiibi järgi). Mitmekihilises pertseptronis on alati üks sisendkiht, üks väljundkiht, ülejäänud kihid kannavad peidetud kihtide nimetust. Peidetud kihtide sisendid ja väljundid ei ole otseselt seotud väliskeskkonnaga. Selle kihi
annaabi.ee 
