• NEYRON TARMOQLAR TUSHUNCHASI. Sunʼiy neyron tarmoqlari (SNT
  • Muhammad al xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti farg




    Download 1,31 Mb.
    Pdf ko'rish
    bet8/9
    Sana19.02.2024
    Hajmi1,31 Mb.
    #158928
    1   2   3   4   5   6   7   8   9
    Bog'liq
    (Ma\'lumotlarning intellektual tahlili) 2 (1)
    1. Anketa (talabalar), 3-mavzu, conference, 12 labaratoriya ishi, Маълумотлар тузилмаси ва алгоритмлар узб, Abduvositaka, Saralash algoritmlari, Akademik yozuv 2 Omonboyev Rashidbek 12, kontakt hodisalar, golosariy, Operatsion tizimlar uz, 1 - lesson (internet), 2-маруза мавзуси Симулятор, dars tahlili, 6666666666666666666666666666666666666
    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 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.

    Download 1,31 Mb.
    1   2   3   4   5   6   7   8   9




    Download 1,31 Mb.
    Pdf ko'rish

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    Muhammad al xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti farg

    Download 1,31 Mb.
    Pdf ko'rish