Muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti farg’ona filiali “kompyuter injiniringi” fakulteti

Download 0,64 Mb.
bet	2/6
Sana	06.01.2024
Hajmi	0,64 Mb.
	#131006

1 2 3 4 5 6

Bog'liq
02 Davron Ganiev M1 22 Convolutional neural network

2.2. Konvolyutsion neyron tarmoqlarni orgatish Konvolyutsion neyron tarmoqlarni orgatish

II. ASOSIY QISM:
2.1. Konvolyutsion neyron tarmoqlarning ishlash printsipi

Konvolyutsion neyron tarmoqlari - bu tasvir, video va ovozni qayta ishlashdaishlatiladigan neyron tarmoqlarning mashhur turi. Konvolyutsion neyron tarmoqlarningishlash printsipi shundan iboratki, ular kirish ma'lumotlari orqali konvolyutsiya,faollashtirish va birlashishni amalga oshiradi.

Birinchidan, konvolyutsiya yadro kiritilgan ma'lumotlardan o'tib, xususiyatlarnichiqarib tashlaganda sodir bo'ladi.
Keyin faollashtirish amalga oshiriladi, chunki faollashtirish funktsiyasikonvolyutsiyaning har bir natijasiga qo'llaniladi.
Nihoyat, ittifoq xususiyatlarni yuqori darajadagi xususiyatlarga birlashtiradi.

Konvolyutsion neyron tarmoqlarda uch turdagi konvolyutsion qatlamlar qo'llaniladi,ularning har biri o'ziga xos funktsiyani bajaradi. Masalan, konvolyutsion qatlamlar yadroo'lchamlarining barcha turlariga ega bo'lishi mumkin. Shuningdek, turli darajadagikonvolyutsiya bosqichlari, bu sizga kirish ma'lumotlarini turli darajadagi tafsilotlardaqayta ishlash imkonini beradi. Boshqa qatlamlar, masalan, birlashtiruvchi qatlamlar,kirishning o'lchamini kamaytirishga yordam beradi.
Konvolyutsion neyron tarmoqlar kompyuterni ko'rish, nutqni aniqlash, tasvirlarniavtomatik tasniflash va boshqalarda qo'llaniladi. Masalan, ular yuz va ob'ektni aniqlash,tasvirni segmentatsiyalash, audio signallarni aniqlash va tasniflash va boshqalar uchunishlatiladi.

2.2. Konvolyutsion neyron tarmoqlarni o'rgatish
Konvolyutsion neyron tarmoqlarni o'rgatish kompyuterda ko'rish uchun chuqur o'rganish modellarini yaratishning mashhur usulidir. O'quv jarayoni tarmoq arxitekturasini tanlash, ma'lumotlarni tayyorlash va oldindan qayta ishlash, yo'qotish funktsiyasini aniqlash va optimallashtirish usulini tanlashni o'z ichiga olgan bir necha bosqichlardan iborat.
Keling, konvolyutsion neyron tarmoqlarni o'rgatish usullarini, jumladan, nazorat ostida o'rganish, nazoratsiz o'rganish va mustahkamlovchi o'rganishni ko'rib chiqaylik. Nazorat ostida o'rganish - bu o'qitish va baholash uchun etiketli ma'lumotlarni talab qiladigan keng tarqalgan usul. Nazoratsiz o'rganish klasterlash va ma'lumotlarni qisqartirish muammolari uchun ishlatiladi. Boshqa tomondan, mustahkamlash o'rganish, o'z muhiti bilan o'zaro aloqada bo'ladigan modellarni yaratish uchun ishlatiladi.

Download 0,64 Mb.

1 2 3 4 5 6

Download 0,64 Mb.