|
Mustaqil ishi-3 topshirgan: Rajabov d qabul qilgan: Ochilova s qarshi-2023 Neyron tarmoqlarga kirish
|
| bet | 1/5 | | Sana | 28.12.2023 | | Hajmi | 0.65 Mb. | | #128925 |
Bog'liq 3-MISH RAJABOV Dilshod Biomexanika, Q5o5g654387, agrar munosabatlar va renta nazariyasi rеja, талон , 1 mavzu matritsaning rangi, 1labaratoriya N, 1 Agressiv xulq va uning namoyon bo’lishi Agressiv xulq atvorni, 1 mavu NDP tqonun (3), Mavzu 2017 yilda O’zbekistonda keng qo’lamli iqtisodiy keng qol, Falsafaning taraqqiyot bosqichlari, Nanomateryallar va nanobirikmalar, gelio qurilmalarning ishlash prinspi, Имя команды, 1-1-1 AMALIY ISH
O’ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT TEXNOLOGIYALARI VA KOMMUNIKATSIYALARINI RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI QARSHI FILIALI
KOMPYUTER INJINIRINGI
FAKULTETI KI-11-19 GURUH TALABASINING
“MASHINALI O’QITISHGA KIRISH”
FANIDAN
Mustaqil ishi-3
TOPSHIRGAN: Rajabov D
QABUL QILGAN: Ochilova S
Qarshi-2023
Neyron tarmoqlarga kirish
MUNDARIJA
Neyron tarmoq nima ?
Neyron tarmoqlar qanday ishlaydi ?
Neyron tarmoq turlari
Ilovalar
Afzalliklari
Kamchiliklari
Xulosa
Foydalanilgan adabiyotlar
Sun'iy intellekt (AI) dastlab uzoq orzu, kelajak uchun texnologiya deb hisoblangan, ammo endi bunday emas.
Ilgari tadqiqot mavzusi bo'lgan narsa endi haqiqiy dunyoda portlamoqda. AI endi turli joylarda, jumladan ish joyingizda, maktabda, bankda, shifoxonalarda va hatto telefoningizda topiladi.
Ular o'zini o'zi boshqaradigan transport vositalarining ko'zlari, Siri va Aleksaning ovozi, ob-havo prognozi ortidagi aql, robot yordamida jarrohlik amaliyoti ortidagi qo'llar va boshqalar.
Sun'iy intellekt (AI) zamonaviy hayotning odatiy xususiyatiga aylanib bormoqda. So'nggi bir necha yil ichida sun'iy intellekt keng ko'lamli IT texnologiyalarida asosiy o'yinchi sifatida paydo bo'ldi.
Nihoyat, neyron tarmoqdan AI tomonidan yangi narsalarni o'rganish uchun foydalaniladi.
Shunday qilib, bugun biz Neyron tarmoqlari, uning qanday ishlashi, turlari, ilovalari va boshqa ko'p narsalarni bilib olamiz.
Neyron Tarmoq Nima?
In kompyuterni o'rganish, neyron tarmoq - bu sun'iy neyronlarning dasturiy dasturlashtirilgan tarmog'i. U bizning miyamizdagi neyronlarga o'xshash ko'p sonli "neyronlar" qatlamlariga ega bo'lib, inson miyasiga taqlid qilishga harakat qiladi.
Neyronlarning birinchi qatlami fotosuratlar, video, ovoz, matn va boshqa ma'lumotlarni qabul qiladi. Ushbu ma'lumotlar barcha darajalar bo'ylab oqadi, bir qatlamning chiqishi keyingi qatlamga oqib chiqadi. Bu mashinani o'rganish uchun tabiiy tilni qayta ishlash kabi eng qiyin vazifalar uchun juda muhimdir.
Biroq, boshqa hollarda, aniqlik va samaradorlikni saqlab, model hajmini kamaytirish uchun tizimni siqishni maqsad qilgan ma'qul. Neyron tarmog'ini kesish - bu o'rganilgan modeldan og'irliklarni olib tashlashni o'z ichiga olgan siqish usuli. Odamlarni hayvonlardan ajratish uchun o'rgatilgan sun'iy intellektli neyron tarmog'ini ko'rib chiqing.
Rasm neyronlarning birinchi qatlami tomonidan yorqin va qorong'i qismlarga bo'linadi. Ushbu ma'lumotlar qirralarning qaerdaligini aniqlaydigan keyingi qatlamga o'tkaziladi.
Keyingi qatlam qirralarning kombinatsiyasi hosil qilgan shakllarni tan olishga harakat qiladi. O'rganilgan ma'lumotlarga ko'ra, siz taqdim etgan tasvir odam yoki hayvonga tegishli ekanligini aniqlash uchun ma'lumotlar xuddi shunday tarzda ko'plab qatlamlardan o'tadi.
Ma'lumotlar neyron tarmoqqa berilganda, u ularni qayta ishlashni boshlaydi. Shundan so'ng, kerakli natijaga erishish uchun ma'lumotlar uning darajalari orqali qayta ishlanadi. Neyron tarmoq - bu tuzilgan ma'lumotlardan o'rganadigan va natijalarni ko'rsatadigan mashina. Neyron tarmoqlarda o'rganishning uchta turi mavjud:
- Nazorat ostidagi o'rganish - kirish va chiqishlar etiketli ma'lumotlardan foydalangan holda algoritmlarga beriladi. Ma'lumotlarni tahlil qilishni o'rgatgandan so'ng, ular kutilgan natijani bashorat qilishadi.
- Nazoratsiz o'rganish - ANN inson yordamisiz o'rganadi. Belgilangan ma'lumotlar yo'q va chiqish chiqish ma'lumotlarida topilgan naqshlar bo'yicha aniqlanadi.
- Takomillashtirish tarmoq qabul qilgan fikr-mulohazalardan o'rganadi.
Neyron Tarmoqlar Qanday Ishlaydi?
Sun'iy neyronlar murakkab tizimlar bo'lgan neyron tarmoqlarda qo'llaniladi. Perseptronlar deb ham ataladigan sun'iy neyronlar quyidagi tarkibiy qismlardan iborat:
- kirish
- vazn
- Bias
- Faollashtirish funktsiyasi
- chiqish
Neyron tarmoqlarini tashkil etuvchi neyron qatlamlari. Neyron tarmoq uchta qatlamdan iborat:
- Kirish qatlami
- Yashirin qatlam
- Chiqish qatlami
Raqamli qiymat ko'rinishidagi ma'lumotlar kirish qatlamiga yuboriladi. Tarmoqning yashirin qatlamlari eng ko'p hisob-kitoblarni amalga oshiradigan qatlamlardir. Chiqish qatlami, oxirgi, lekin eng muhimi, natijani prognoz qiladi. Neyron tarmog'ida neyronlar bir-biridan ustunlik qiladi. Har bir qatlamni qurish uchun neyronlardan foydalaniladi. Ma'lumotlar kirish qatlami olinganidan keyin yashirin qatlamga yo'naltiriladi.
Har bir kirish uchun og'irliklar qo'llaniladi. Neyron tarmog'ining yashirin qatlamlari ichida og'irlik kiruvchi ma'lumotlarni tarjima qiladigan qiymatdir. Og'irliklar kirish ma'lumotlarini kirish qatlamidagi og'irlik qiymatiga ko'paytirish orqali ishlaydi.
Keyin birinchi yashirin qatlam qiymatini boshlaydi. Kirish ma'lumotlari o'zgartiriladi va yashirin qatlamlar orqali boshqa qatlamga uzatiladi. Chiqish qatlami yakuniy natijani yaratish uchun javobgardir. Kirishlar va og'irliklar ko'paytiriladi va natija yashirin qatlam neyronlariga yig'indi sifatida etkaziladi. Har bir neyronga moyillik beriladi. Jami hisoblash uchun har bir neyron o'zi qabul qilgan ma'lumotlarni qo'shadi.
Shundan so'ng, qiymat faollashtirish funktsiyasi orqali o'tadi. Faollashtirish funktsiyasining natijasi neyron faollashtirilgan yoki yo'qligini aniqlaydi. Neyron faol bo'lsa, u boshqa qatlamlarga ma'lumot yuboradi. Ushbu usul yordamida neyron chiqish qatlamiga yetguncha ma'lumotlar tarmoqda yaratiladi. Oldinga tarqalish - buning boshqa atamasi.
Kirish tuguniga ma'lumotlarni kiritish va chiqish tugunlari orqali chiqishni olish texnikasi oldinga uzatish deb nomlanadi. Kirish ma'lumotlari yashirin qatlam tomonidan qabul qilinganda, oldinga uzatish sodir bo'ladi. U faollashtirish funktsiyasiga muvofiq qayta ishlanadi va keyin chiqishga o'tkaziladi.
Natija eng yuqori ehtimollik bilan chiqish qatlamidagi neyron tomonidan prognoz qilinadi. Chiqish noto'g'ri bo'lsa, orqaga tarqalish sodir bo'ladi. Neyron tarmog'ini yaratishda har bir kirish uchun og'irliklar ishga tushiriladi. Orqaga tarqalish - bu xatolarni kamaytirish va aniqroq chiqishni ta'minlash uchun har bir kirishning og'irligini qayta sozlash jarayoni.
|
| |
