|
Neyron tarmoqlarning afzalliklari va kamchiliklari
|
| bet | 2/5 | | Sana | 12.12.2023 | | Hajmi | 20.21 Kb. | | #116478 |
Bog'liq Neyron tarmoqlarning afzalliklari va kamchiliklari Azamat lab7, 1679899950, Namangan davlat universiteti Matematika fakulteti Amaliy matematika, Abdullayev.A Ijtimoiy soha obyektlari kurs ishi 1Chiqish qatlami - Neyron tarmog'ining oxirgi qatlami chiqish qatlamidir. Tarmoq kirish sathidan boshlab ma'lumotni qayta ishlashni boshlaydi, bu esa natijada chiqishga olib keladi.
Ushbu chiqish biz boshqa odamga taqdim etadigan kognitiv javob bilan bir xil. Yashirin qatlamimiz ma'lumotni qayta ishlaganda, u bizning oxirimizdan javob yaratish uchun natija yaratadi.
Xuddi shunday, sun'iy neyron tarmoqlari ham neyron tarmog'ida chiqish qatlamidan foydalanish ostida ma'lum bir vazifani yoki hisoblashni bajarish so'ralganda chiqish hosil qiladi. Bu neyron tarmoqning oxirgi qatlami.
Neyron tarmoqlarning afzalliklari
Samarali vizual tahlil
Neyron tarmoqlarning birinchi afzalligi shundaki, ular samarali vizual tahlilga olib keladi. Sun'iy neyron tarmog'i insonning neyron tarmog'iga o'xshash bo'lgani uchun u boshqa mashinalarga qaraganda ancha murakkab vazifalar va faoliyatni bajarishga qodir.
Bu vizual ma'lumotni tahlil qilishni va uni turli toifalarga ajratishni o'z ichiga oladi. Ushbu afzallikning odatiy misoli, siz tashrif buyurgan har qanday veb-sayt sizdan robot ekanligingizni isbotlashni so'rashidir.
Robotlar vizual ma'lumotni samarali tahlil qila olmaydi, odamlar esa buni muvaffaqiyatli amalga oshirishlari mumkin. Bu veb-saytga kirgan har qanday shaxs inson ekanligini isbotlaydi, chunki u turli xil tasvirlarni farqlashi va ma'lum turdagi rasmlarni bir joyga qo'yishi kerak.
Tashkil qilinmagan ma'lumotlarni qayta ishlash
Neyron tarmoqlarning eng katta afzalliklaridan yana biri shundaki, u tashkillashtirilmagan ma'lumotlarni qayta ishlashga qodir. Sun'iy intellekt va mashinani o'rganish ma'lumotlar bitlarini qanday tashkil qilishini hech o'ylab ko'rganmisiz?
Javob: neyron tarmoqlarning qobiliyatida. Tashkil qilinmagan ma'lumotlarni qayta ishlash, ajratish va toifalarga ajratish orqali sun'iy neyron tarmoqlar yoki ANN ma'lumotlarni juda yaxshi tartibga solishi mumkin.
Katta ma'lumotlar tahlili bilan hamkorlikda tashkillashtirilmagan ma'lumotlar o'xshash naqshga tuzilishi va o'z navbatida tartibga solinishi mumkin. ANN paydo bo'lishi bilan, tartibsiz ma'lumotlarni tashkil qilish vazifasi, ayniqsa, ancha osonlashdi.
Malakali odamlar guruhlari o'z kunlarini tashkillashtirilmagan ma'lumotlarni tasniflash uchun sarflashlari kerak bo'lgan an'anaviy davrlardan farqli o'laroq, bugungi kunda kompyuterlar bir xil funktsiyani soniyalar bo'lmasa, bir necha daqiqada bajarishi mumkin.
|
| |
