|
Rekurrent Neyron Tarmoqlari (RNN) Misoli
|
| bet | 2/6 | | Sana | 14.05.2024 | | Hajmi | 22,95 Kb. | | #232583 |
Bog'liq GAT FAYLLARIRekurrent Neyron Tarmoqlari (RNN) Misoli:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
# Model yaratish
model = Sequential()
# Qo'shish
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=32, input_length=500))
model.add(LSTM(units=100))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
# Modelni compile qilish
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
Avtoenkoderlar:
Avtoenkoderlar, ma'lumotni xotira qilishda ishlatiladigan tarmoq arxitekturasi hisoblanadi. Ushbu tarmoq, asosan, ma'lumotni bosqichga qo'yish va undan tahlil qilishda qo'llaniladi. Bu tarmoqlar, ma'lumotni o'rganishda, bosqichga qo'yilgan ma'lumotlarni ifodalash uchun juda samarali bo'ladi.
Chuqur o'qitishda asoslangan boshqa algoritmlar:
Chuqur o'qitishda asoslangan boshqa algoritmlar, masalan, GANlar (Generative Adversarial Networks), LSTM (Long Short-Term Memory) tarmoqlari, va boshqa xususiy tarmoqlar, ma'lumotlarni o'rganishda va amaliyotlarda ishlatiladi.
Ishdan maqsad:
Sizning maqsadingiz, CNN va RNN tarmoqlarini tahlil qilish orqali chuqur o'qitish algoritmalariga o'rganganingizni ko'rsatish. Bu, tasniflash algoritmalarini, tasvirlarni aniqlovchi tarmoqlarni, yoki ketma-ketlikdagi ma'lumotlar ustida amalga oshirish uchun foydalaniladigan tarmoqlarni o'rganishni o'z ichiga oladi.
Nazariy qism:
Sizning nazariy qismingizda, CNN va k-NN (k-Nearest Neighbors) tasnifi algoritmi o'rtasidagi bog'lanishni bayon qilishga harakat qilingan. Ushbu qo'llanma, ma'lumotlarni kamaytirish va tasniflash uchun qo'llaniladigan texnologiyalarni tushuntirish uchun
foydalaniladi. Chuqur o'qitishda asoslangan boshqa algoritmlar, masalan, GANlar (Generative Adversarial Networks), LSTM (Long Short-Term Memory) tarmoqlari, va boshqa xususiy tarmoqlar, ma'lumotlarni o'rganishda va amaliyotlarda ishlatiladi.
|
| |
