Artificial intelligance with ML
Foydalanilgan adabiyotlar.
1.
Л.Н.Ясницкин. Интеллектуальные системы. Москва. “Лаборатория
знаний” 2016 г. – 221с. ISBN 978-00101-417-1
2. Интеллектуальные системы и технологии : учеб. пособие / А. В.
Пятаева, К. В. Раевич. – Красноярск : Сиб. федер. ун-т, 2018. –144 с. ISBN
978-5-7638-3873-2
3. Data
Analysis
with
PYTHON
/Rituraj
Dixit/UK/UAE/INDIA/SINGAPORE/Published by BPB online/2023
4. Советов Б.Я. Интеллектуальные системы и технологии: учебник для студ.
учреждений высш. проф. образования / Б.Я.Советов, В.В.Цехановский,
В.Д.Чертовской. — М. : Издательский центр «Академия», 2013. — 320 с.
— (Сер. Бакалавриат). ISBN 978-5-7695-9572-1
5. Crina Grosan and Ajith Abraham, Intelligent Systems A Modern Approach
,
Intelligent Systems Reference Library,Volume 17, 2011 Springer-Verlag
Berlin Heidelberg, ISBN 978-3-642-21003-7
6-MAVZU: NEYRON TARMOQLARIDAN
FOYDALANGAN HOLDA HARF TANISH.
Reja:
1. NEYRON TARMOQLAR TUSHUNCHASI.
2. NEYRON TARMOQLARINING KIRIB KELISHI VA O’RNI.
3. NEYRON TARMOQLARNING FUNKSIYALARI.
4. NEYRON TARMOQLARINING AVZALLIKLARI.
NEYRON TARMOQLAR TUSHUNCHASI.
Sunʼiy neyron tarmoqlari (SNT), odatda oddiygina neyron
tarmoqlari (NT) deb ataladi, hayvonlar miyasini tashkil etuvchi biologik
neyron tarmoqlardan ilhomlangan hisoblash tizimlari.
SNT sunʼiy neyronlar deb ataladigan bogʻlangan birliklar yoki tugunlar
toʻplamiga asoslanadi, ular biologik miyadagi neyronlarni erkin
modellashtiradi. Sunʼiy neyron signallarni oladi, keyin ularni qayta ishlaydi va
unga ulangan neyronlarga signal berishi mumkin. Ulanishdagi „signal“ haqiqiy
raqam boʻlib, har bir neyroNTing chiqishi uning kirishlari yigʻindisining
chiziqli boʻlmagan funksiyasi bilan hisoblanadi. Ulanishlar deyiladi qirralar.
Neyronlar va chekkalar odatda oʻrganish davom etayotganda
sozlanadigan vaznga ega. Neyronlar shunday chegaraga ega boʻlishi mumkinki,
signal faqat yigʻilgan signal ushbu chegarani kesib oʻtgan taqdirdagina
yuboriladi. Odatda, neyronlar qatlamlarga yigʻiladi. Signallar birinchi
qatlamdan (kirish qatlami), oxirgi qatlamga (chiqish qatlami), ehtimol,
qatlamlarni bir necha marta bosib oʻtgandan keyin oʻtadi.
Neyron tarmoqlar misollarni qayta ishlash orqali oʻrganadi (yoki
oʻqitiladi), ularning har biri maʼlum „kirish“ va „natija“ ni oʻz ichiga
oladi va ular oʻrtasida ehtimollik bilan oʻlchangan assotsiatsiyalarni hosil
qiladi, ular tarmoqning oʻzida saqlanadigan maʼlumotlar tuzilmasida
saqlanadi. Berilgan misol boʻyicha neyron tarmoqni oʻrgatish odatda
tarmoqning qayta ishlangan chiqishi (koʻpincha bashorat) va maqsadli
chiqishi oʻrtasidagi farqni aniqlash orqali amalga oshiriladi. Keyin
tarmoq oʻz vaznli assotsiatsiyalarini oʻrganish qoidasiga koʻra va ushbu
xato qiymatidan foydalanib sozlaydi. Ushbu tuzatishlarning etarli sonidan
soʻng, mashgʻulot muayyan mezonlar asosida toʻxtatilishi mumkin.
NEYRON TARMOQLARINING KIRIB KELISHI VA O’RNI.
Uorren Makkallok va Uolter Pits (1943) neyron tarmoqlar uchun
hisoblash modelini yaratish orqali mavzuni ochdilar. 1940-yillarning
oxirida DO Hebb neyron plastisiya mexanizmiga asoslangan taʼlim
gipotezasini yaratdi, u Hebbian oʻrganish nomi bilan mashhur boʻldi. Farley
va Uesli A. Klark (1954) Hebbian tarmogʻini simulyatsiya qilish uchun
dastlab hisoblash mashinalaridan foydalangan. 1958-yilda psixolog Frenk
Rozenblat Amerika Qoʻshma Shtatlari Dengiz tadqiqotlari boshqarmasi
tomonidan moliyalashtirilgan birinchi sunʼiy neyron tarmogʻi
boʻlganperseptroNTi ixtiro qildi. Koʻp qatlamli birinchi funktsional
tarmoqlar 1965-yilda Ivaxnenko va Lapa tomonidan Maʼlumotlar bilan
ishlashning guruh usuli sifatida nashr etilgan.
Uzluksiz orqaga tarqalish asoslari boshqaruv nazariyasi kontekstida 1960-yilda
Kelli va 1961-yilda Brayson tomonidan
dinamik
dasturlash tamoyillaridan
foydalangan holda olingan. Keyinchalik tadqiqot Minsky va Papert (1969) dan soʻng
toʻxtab qoldi, ular asosiy. 1970-yilda Seppo LiNTainmaa ichki differensiallanuvchi
funksiyalarning diskret ulangan tarmoqlarini avtomatik farqlashning umumiy usulini
(AD) nashr etdi. 1973-yilda Dreyfus boshqaruvchilar parametrlarini xato
gradientlariga mutanosib ravishda moslashtirish uchun orqaga tarqalish usulidan
foydalangan. 1982-yilda u LiNTainmaaning AD usulini neyron tarmoqlarga keng
qoʻllanilgan usulda qoʻlladi. Bu 1980-yillarda amaliy sunʼiy neyron tarmoqlarni
ishlab chiqish uchun koʻproq ishlov berish quvvatini taʼminladi. 1986-yilda
Rumelhart, Xinton va Uilyams ketma-ketlikda keyingi soʻzni bashorat qilishga
oʻrgatilganda, orqa tarqalish soʻzlarning qiziqarli ichki koʻrinishlarini xususiyat
vektorlari sifatida oʻrganganligini koʻrsatdi. 1988-yildan boshlab, neyron
tarmoqlardan foydalanish oqsil tuzilishini bashorat qilish sohasini oʻzgartirdi, birinchi
kaskadli tarmoqlar bir nechta ketma-ketliklarni tekislash orqali ishlab
chiqarilgan profillar (matritsalar) boʻyicha oʻqitilganda.
Neyron tarmoqlarning inson miyasining ishlashiga asoslanishi bu ikki
qismning innovatsiyalarini va tomonlarini kashf qilishni davom
ettirishning ijobiy jihatidir, chunki inson miyasida olib borilgan har bir
tadqiqot bilan ko'proq va ko'proq xatti-harakatlar namunalari yaratiladi.
neyron tarmoqlarda.
Hozirgi vaqtda inson miyasidan farqli o'laroq, an'anaviy tarmoqlardan
ancha uzoqqa cho'zilgan, shuningdek, havolalarni qayta ishlash
qobiliyatiga ega bo'lgan ulanishlardan foydalanish imkoniyatini hisobga
olgan holda, hozirgi vaqtda ushbu tarmoqlarning xatti-harakatlariga
yangi yondashuv qo'llanilmoqda. oldini oldi.
1969 yilda olimlardan keyin Marvin Minskiy y Seymur papert Ular
neyron tarmoqlarda shu paytgacha olib borgan tadqiqotlarini nashr
etishdi, biroq bu uning to'xtab qolishiga olib keldi, ammo tadqiqot neyron
tarmoqlar bilan ishlaydigan kompyuterlar uchun deyarli asosiy bo'lgan
ikkita jarayonni aniqlaganini aytdi:
1.Birinchi kashf etilgan jarayon shundan iboratki, asosiy perseptronlar
eksklyuziv yoki sxemalarni qayta ishlash qobiliyatiga yoki
vositalariga ega emas edi.
2.Kashf qilingan ikkinchi jarayon shu edi; Vaqtning texnologik
cheklovlari tufayli, o'sha paytda mavjud bo'lgan kompyuterlar neyron
tarmoqlar talab qiladigan bajarilish vaqtlarini qondirish uchun zaruriy
ishlov berish quvvatiga ega emas edi.
NEYRON TARMOQLARNING FUNKSIYALARI.
"Sun'iy neyron tarmog'i" haqida gapirganda va aniqroq "Tarmoq"
atamasini nazarda tutganimizda, biz neyronlarning har biri tizimni
tashkil etuvchi turli qatlamlarning har biri o'rtasida o'rnatadigan o'zaro
bog'lanishlarni nazarda tutamiz.
Yaxshi tuzilgan tarmoq tizimi uni tashkil etuvchi uchta qatlamga ega:
1.Neyronlarning birinchi qatlami: bu kirish va sinaps jarayoni orqali
ma'lumotlarni yuborish uchun javobgardir
2.Neyronlarning ikkinchi qatlami: sinaps orqali neyronlarning birinchi
qatlami tomonidan yuborilgan ma'lumotlarni oladi
3.Neyronlarning uchinchi qatlami: neyronlarning ikkinchi qatlamidan
ma'lumotlarni oladi va sinaps jarayoni orqali ma'lumotlarni chiqish deb
nomlanuvchi uchinchi neyron qatlamiga yuboradi.
NEYRON TARMOQLARIDAN FOYDALANISH.
Neyron tarmoqlar biz tasavvur qilganimizdan ko'ra ko'proq qurilmalarda joylashgan,
shuning uchun biz ushbu tarmoqlardan foydalanadigan dasturiy ta'minot va apparat
vositalarining turlarini tushuntirishga kirishamiz, shu bilan biz mavzuni yaxshiroq
tushunamiz.
| 