|
Guruh Jamshid Yuldashev
|
| Sana | 18.04.2024 | | Hajmi | 281.32 Kb. | | #200385 |
Bog'liq 8dars hayot faoliyati R, umumiy ekologiya. mustafoyev s, o\'roqov s, suvonov p, rinat-ORG1, 4-Mavzu Akademik yozuv 2-semestr (2) (3), Funktsiya tushunchasi, Yo\'l harakati Transportda xavfsizlik muammolari, HARBIY XIZMATNING HUQUQIY ASOSLARI MI, ATXK Avtoservis korxonalari islab chiqarish MI, Falsafiy dunyoqarashning oʻz-oʻzink anglashdagi roli, 31-dars. Python. LIST. TUPLE (Kortej) (2), 1-Maruza. Kirish. Texnik va dasturiy ta’minotlar, Dars-2, Markazdan qochma nasoslar tuzilishi va ularning ishlashi-azkurs.org, ang esseys, 10.Test Bank for Fundamentals of English Grammar
912_21-guruh
Jamshid Yuldashev
Neyrokompyuterlarning Parametrlarni sozlash Neyrokompyuterlarning parametrlarini sozlash juda muhimdir, chunki bu parametrlar o’rganish samaradorligi va modelning umumiy samaradorligiga ta’sir etadi. >O’rganish tezligi >Paket hajmi >Tizimlashtirish O’rganish tezligi: O'rganish tezligi, modelning ma'lumotlarni tahlil etish va natijalarni chiqarish tezligi bo'lib, bu amalni bajarish uchun kerak bo'lgan vaqt miqdori. Barqarorlik esa o'rganish jarayonining sodda o'zgarishi bo'lib, modelning mustaqil xususiyatlariga qarab o'zgarishi mumkin. O'rganish tezligi va uning barqarorligini belgilashda, modelning tuzilishi, optimizatsiya algoritmi va joriy vaqtda mavjud kompyuter imkoniyatlari hisobga olinadi. Bu parametr o’rganish jarayonining tezligini belgilaydi. Agar o’rganish tezligi juda yuqori bo’lsa, model tez o’rganadi, lekin bu o’z navbatida modelning o’rganishini xatoliklar bo’lishi mumkin. Agar o’rganish tezligi juda past bo’lsa, modelning o’rganish jarayoni sekin bo’ladi,lekin bu o’z navbatida modelning o’rganishini aniqroq qilishi mumkin.
Paket hajmi: Paket hajmi modelning o'z ichiga olishi kerak bo'lgan ma'lumotlarning miqdori bo'lib, bu modelning xotira va hisoblash resurslarini qanchalik ishlatishi mumkinligini bildiradi. Katta miqdorda ma'lumotlarni qabul qilish, modellarning amalga oshirish vaqtini oshirishi mumkin, ammo uni amaliyotda foydalanishdan avval xotiraga olish uchun ko'p energiya va vaqt sarflanadi. Bu parametr o’rganish jarayonida bir vaqtning o’zida nechta namunani ko’rib chiqishni belgilaydi. Katta paket hajmi xotira va hisoblash resurslarini samarali ishlatishga yordam beradi, lekin bu o’z navbatida modelning o’rganishini sekinlashtirishi mumkin.
Tizimlashtirish: Bu parametr modelning o’rganish jarayonini nazorat qilish uchun ishlatiladi. Tizimlashtirish, modelni amalga oshirish jarayonida sodda va samarali ishlashini ta'minlashda muhimdir. Bu qobiliyat, modelni to'g'ri moslashgan holatga olib chiqish, optimallashtirish, paralellashtirish, qo'llab-quvvatlash va avtomatik ta'minlash, xotira va qurilma resurslarini maqbul qo'llash kabi yechimlarni o'z ichiga oladi.
Bu parametrlarni to’g’ri sozlash modelning samaradorligini ancha oshiradi.Parametrlarni sozlash uchun ko’p sonli tajribalar va sinovlar zarur bo’ladi. Bu esa jarayonning natijasi sifatli va samarali model bo’lishini taminlaydi.
|
| |
