|
Часть 4. Нейросети и глубокое обучение 4-qism. Neyron tarmoqlari va chuqur o'qitish
|
| bet | 16/20 | | Sana | 05.01.2024 | | Hajmi | 12,38 Mb. | | #130821 |
Bog'liq 1-лекцияЧасть 4. Нейросети и глубокое обучение 4-qism. Neyron tarmoqlari va chuqur o'qitish - Bugungi kunda ular quyidagilar uchun ishlatiladi:
- * Yuqoridagi barcha algoritmlar o'rniga
- * Fotosurat va videodagi ob'ektlarni aniqlash
- * Nutqni aniqlash va sintez qilish
- * Tasvirni qayta ishlash, uslubni uzatish
- * Mashina tarjimasi
- Mashhur arxitekturalar: Перцептрон, Свёрточные Сети (CNN), Рекуррентные Сети (RNN), Автоэнкодеры
- Har qanday neyron tarmog'i neyronlar va ular o'rtasidagi aloqalar to'plamidir. Neyron oddiygina bir nechta kirish va bitta chiqishga ega xususiyat sifatida taqdim etilgan.
Часть 4. Нейросети и глубокое обучение 4-qism. Neyron tarmoqlari va chuqur o'qitish - Neyronning vazifasi uning kirishlaridan sonlarni olib, ular ustida funksiyani bajarish va natijani chiqarishga berishdir. Foydali neyronning oddiy misoli kirishlardan barcha sonlarni yig'ishtirib olishdir. Agar ularning yig'indisi N dan katta bo'lsa, bir qaytaradi, aks holda nol bo'ladi.
- Bog'lanishlar neyronlar bir-biriga raqamlarni yuboradigan kanallardir. Har bir bog'lanish o'z og'irligiga ega, uning yagona parametri, an'anaviy ravishda bog'lanish kuchi sifatida ko'rsatilishi mumkin. 10 soni 0,5 og'irligi bilan bog'lanishdan o'tganda 5 ga aylanadi. Neyronning o'zi o'ziga nima kelganini tushunmaydi va hamma narsani ketma-ket qisqartiradi, shuning uchun neyron qaysi kirishlarga javob berishi kerakligini va qaysi kirishlarga javob bermasligini nazorat qilish uchun og'irliklar kerak.
Часть 4. Нейросети и глубокое обучение 4-qism. Neyron tarmoqlari va chuqur o'qitish - Tarmoqning anarxiyaga aylanishiga yo'l qo'ymaslik uchun neyronlarni xohlagancha emas, balki qatlamlarda ulashga qaror qilindi. Bir qatlam ichida neyronlar hech qanday yo'l bilan bog'lanmagan, balki keyingi va oldingi qatlamlarning neyronlari bilan bog'langan. Bunday tarmoqdagi ma'lumotlar birinchi qatlamning kirishlaridan tortib, oxirgi chiqishlarigacha bo'lgan bir yo'nalishda boradi.
- Agar siz etarli miqdordagi qatlamlarni burab qo'ysangiz va bunday tarmoqqa og'irliklarni to'g'ri joylashtirsangiz, siz quyidagilarni olasiz: kiritishni, aytaylik, qo'lda yozilgan 4 raqamining tasvirini berib, qora piksellar ular bilan bog'langan neyronlarni faollashtiradi, ular faollashadi. keyingi qatlamlar va hokazo va hokazo, natijada to'rtta raqam uchun mas'ul bo'lgan chiqish yonmaydi. Natijaga erishildi.
|
| |
