|
12-amaliy mashg'ulot amirqulov Husniddin Chuqur o'qitishga asoslangan neyron tarmoqlar. Svertkali neyron tarmoqlar(cnn), Rekurrent neyron tarmoqlari
|
| bet | 1/6 | | Sana | 14.05.2024 | | Hajmi | 22,95 Kb. | | #232583 |
Bog'liq GAT FAYLLARI
12-AMALIY MASHG'ULOT
Amirqulov Husniddin
Chuqur o'qitishga asoslangan neyron tarmoqlar. Svertkali neyron tarmoqlar(CNN), Rekurrent neyron tarmoqlari, Avtoenkoderlar va boshqa chuqur o'qitishda asoslangan algoritmlar arxitekturalari va ularning imkoniyatlari.
Ishdan maqsad: Svertkali neyron tarmoqlar(CNN), Rekurrent neyron tarmoqlari bilan ishlash ko'nimalarini hosil qilish
NAZARIY QISM s
Kondensatsiyalangan eng yaqin qo'shni (CNN, the Xart algoritm) - bu ma'lumotlar
to'plamini kamaytirishga mo'ljallangan algoritm k-NN tasnifi. U prototiplar to'plamini tanlaydi U INN bilan birga bo'lgan ma'lumotlardan U misollarni INN butun ma'lumotlar to'plami kabi deyarli aniq tasniflashi mumkin.
Svertkali Neyron Tarmoqlar (CNN):
Svertkali neyron tarmoqlari (CNN), tasvirlar, rasmalar va boshqa ko'rinishlardagi o'lchamli ma'lumotlarni ushlab qolishda ishlatiladi. Bu tarmoqlar, tasvirlar ustida maxsus filtrlar (kernellar) orqali o'qitish va aniq tanib olish uchun yaratilgan. CNN lar kashfiyot, qo'llanma va boshqa amaliyotlarda yaxshi natijalarni olishda juda samarali.
Svertkali Neyron Tarmoqlari (CNN) Misoli:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
# Model yaratish
model = Sequential()
# Qo'shish
model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(64, 64, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(units=128, activation='relu'))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
# Modelni compile qilish
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
Rekurrent Neyron Tarmoqlari (RNN):
Rekurrent neyron tarmoqlari, ketma-ketlikdagi ma'lumotlarni tahlil qilishda foydalaniladi. Bu tarmoqlar, o'z ichiga olgan xotiradagi holatni eslab qolish orqali ketma-ketlikdagi ma'lumotlar ustida amalga oshirishda yaxshi natijalarni olishda yordam bera olishi mumkin.
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
12-amaliy mashg'ulot amirqulov Husniddin Chuqur o'qitishga asoslangan neyron tarmoqlar. Svertkali neyron tarmoqlar(cnn), Rekurrent neyron tarmoqlari
|
