• Guruh: 212-20 Topshirdi: Qurvonboyev Humoyun
  • Fan: Mashinali o’qitishga kirish Mustaqil ish Guruh: 212-20 Topshirdi: Qurvonboyev Humoyun Tekshirdi: Nurmurodov Javohir Reja




    Download 398.9 Kb.
    bet1/3
    Sana12.09.2023
    Hajmi398.9 Kb.
    #81407
      1   2   3
    Bog'liq
    Mustaqil ish (2)
    ingliz tili

    O’ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT TEXNOLOGIYALARI VA KOMMUNIKATSIYALARINI RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI


    Muhammad Al-Xorazmiy nomidagi
    Toshkent Axborot Texnologiyalari Universiteti
    Fan:Mashinali o’qitishga kirish
    Mustaqil ish

    Guruh: 212-20 Topshirdi: Qurvonboyev Humoyun


    Tekshirdi: Nurmurodov Javohir


    Reja
    1. Chuqur o‘qitish turlari CNN, RNN va LSTM neyron tarmoqlari yordamida kichik loyiha bajarish.
    2. Dastur real vaqt rejimida ishlashi.
    3. Bajarilgan loyihaning himoyasi.


    Bu kodda, `Sequential` model yaratiladi va `LSTM` tarmoqlari qo'shiladi. `units` parametri tarmoqning nechta yorliqlardan iborat bo'lishini aniqlaydi. `input_shape` esa kiritilayotgan ma'lumotlarning shaklini va hajmini belgilaydi.
    Keyingi qadamda, to'g'ri chiquvchi tarmoq (`Dense`) qo'shiladi. `num_classes` parametri umumiy sanoqni aniqlaydi.
    Modelni tavsiflash uchun, `compile` funksiyasi ishlatiladi. `loss` parametri xatolikni hisoblash usuli (`categorical_crossentropy` ko'rinishida)ni aniqlaydi. `optimizer` esa gradientni hisoblash usulini aniqlaydi. `metrics` esa natijalarni baholash usulini belgilaydi.
    Shunday qilib, yuqorida ko'rsatilgan LSTM tarmoqlari loyihasi yaratiladi.

    CNN - bu ko'p qatlamli neyron tarmoq hamda noyob arxitekturaga ega bo’lib, har bir qatlamda ma'lumotlarning tobora murakkab xususiyatlarini chiqish uchun aniqlashga mo'ljallangan. CNN lar tanib olish masalalarini yechishda, sinflashtirish masalalarida keng foydalaniladi.



    32x32 o’lchamda rasm berilgan bo’lsin (cat.jpg)

    • Neyron tarmoq kirish qatlami tasvirni o’qib oladi

    • Birinchi yashirin qatlamdagi har bir neyron “convolution” amalini bajaradi (har xil o’lchamdagi filtr yordamida, masalan: 3x3, 5x5, 7x7,...).

    • Agar neyron tarmoqda yashirin qatlamlar bir nechta bo’lsa, unda har bir qatlamda o’ziga mos “convolution” amali bajariladi.

    • Keyingi bosqichda “pooling” operatsiyasi (max, min, average) bajarilishi talab qilinadi

    • Undan keyin “dense” amali bajariladi, ya’ni chiqish qatlamidan oldin tasvirga tegishli barcha xususiyatlarni o’qib olgan neyronlar bir qator qilib shakllantiriladi




    Download 398.9 Kb.
      1   2   3




    Download 398.9 Kb.

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    Fan: Mashinali o’qitishga kirish Mustaqil ish Guruh: 212-20 Topshirdi: Qurvonboyev Humoyun Tekshirdi: Nurmurodov Javohir Reja

    Download 398.9 Kb.