|
Guruh magistranti Mo‘minov Suhrob 2024 y. Tekshirdi: Ochilov Mannon Musinovich
|
| bet | 1/4 | | Sana | 18.05.2024 | | Hajmi | 230,88 Kb. | | #242898 |
Bog'liq 2-amaliy
Oʻzbekiston Respublikasi Raqamli texnologiyalari Vazirligi
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti
“Sun’iy intellekt” kafedrasi
“Sun’iy intellekt va neyron tarmoqlari” fanidan
2-amaliy topshiriq
Bajardi: 215-22 guruh magistranti Mo‘minov Suhrob «__» _______________ 2024 y. Tekshirdi: Ochilov Mannon Musinovich
Ball _____________ «__» _______________ 2024 y.
Toshkent-2024
“SUN’IY INTELLEKT VA NEYRON TARMOQLARI” FANIDAN 2-AMALIY TOPSHIRIQNI BAJARISH BO‘YICHA KO‘RSATMALAR
1. Neyron tarmoqlarda oldinga tarqalish (feedforward) amali haqida nazariy ma’lumotlar keltiring. Neyron tarmoqning komponentlarini tavsiflang.
2. Variantda keltirilgan neyron tarmoq arxitekturasini grafik tasvirlang.
3. Neyron tarmoqda feedforward amalini matematik bajarilish jarayonini hisob kitobini qiling.
a. Yashirin qatlamlar uchun og‘irlik koeffitsientlari va bais qiymatlarini generatsiya qiling (tasodifiy tanlang).
b. Kirish qiymatlari (I - vektor ) ni shakllantiring (bitta namuna misolida).
c. Neyron tarmoq uchun haqiqiy chiqish qiymatlari (O) ni variantda keltirilgan qiymatda kategoriya tipida hosil qiling.
d. Feedforward amalini bajarib kirish qiymatlari (I) dan chiqish qiymatlari (O) ni hosil qiling
e. Multi-class cross-entropy/categorical cross-entropy asosida yo‘qotilish (Loss) qiymatini hisoblang.
4. Ishni ketma-ket bajarishdan olingan natijalarni izohlang va *.docx formatda hisobot hosil qilib tizimga yuklang.
Baholash mezoni:
Nazariy qism – 3 ball
Amaliy qism – 6 ball
Rasmiylashtirish qoidalariga mosligi – 1 ball
-------------------------
Umumiy 10 ball
Ishning bajarilishi:
1.Nazariy ma’lumot:
Feedforward (oldinga yo’naltirilgan) neyron tarmoqda – kiruvchi qiymatlar (inputs) qabul qilinadi va neyronlarning og’irlik koeffitsentlari (weights) tasodifiy qiymat qabul qiladi.
Og’irlik koeffitsentlari (weights) ning tasodifiy qiymatlarini optrimallashtirish yoki sozlash uchun backpropagation (orqaga yo’naltirish) usulidan foydalaniladi.
Bu yerda barcha w koeffitsentlar tasodifiy olinadi.
Feedforward amali neyron tarmoqlarda birinchi va eng muvaffaqiyatli o'rganish algoritmlaridan biri edi. Ular, shuningdek, chuqur tarmoqlar (deep networks), ko'p qatlamli perseptron (MLP) yoki oddiy neyron tarmoqlar deb ataladi. Ma'lumotlar tarmoqning sun'iy tarmog'i bo'ylab harakatlanar ekan, har bir qatlam ma'lumotlarning bir jihatini qayta ishlaydi, chegaralarni filtrlaydi, tanish ob'ektlarni aniqlaydi va yakuniy natijani ishlab chiqaradi.
Oldinga uzatiladigan neyron tarmoqlari quyidagilardan iborat:
|
| |
