|
Ochko'z algoritm
|
| bet | 2/15 | | Sana | 06.04.2023 | | Hajmi | 1.36 Mb. | | #49100 |
Bog'liq shppi 2 abn hisob grafik ishi, Resurslarni optimal taqsimlash va ulardan samarali foydalanish, Texnologik jarayonlarni avtomatlashtirish va modellashtirish, Tavfsiyanoma, yetakchidan.hhhh, 3-kurs kundalik KECHKI oxirgi, vxo9rLprac8dynFTSCvMIMGjpSgrLrWL, Калит, 240-245 «АЛЛЮЗИЯ» ТУШУНЧАСИ ВА УНИ ТАДҚИҚ ЭТИШДАГИ, Laboratoriya jamlanmasi, jYv8XffDBsBrJLfoY8StP7nsISLPM 2T, Mavzu ttm va ttmsh markalanishi va xarakteristikasi. Reja (1), Mustaqil ish mavzulari (2), Mavzu ttm va ttmsh markalanishi va xarakteristikasi. Reja (3), Реализация важнейших приоритетов социальноNeyron torlar - bu ma'lumotlardagi murakkab naqshlar va munosabatlarni o'rganish qobiliyati tufayli so'nggi yillarda mashhurlikka erishgan mashinani o'rganish algoritmining bir turi. Ular inson miyasining tuzilishi va funktsiyasidan so'ng modellashtirilgan va sun'iy neyronlarning o'zaro bog'langan qatlamlaridan iborat bo'lib, ular ma'lumotlardan o'rganishlari va shu o'rganish asosida bashorat qilishlari mumkin. Neyron tarmoq odatda kirish qatlami, bir yoki bir nechta yashirin qatlamlar va chiqish qatlamidan iborat. Har bir qatlam neyronlar to'plamini o'z ichiga oladi va har bir neyron oldingi qatlamdagi boshqa neyronlardan kirishlarni oladi, hisoblashni amalga oshiradi va keyingi qatlamga uzatiladigan chiqish signalini ishlab chiqaradi. Neyronlar orasidagi bog'lanishlar o'lchanadi va og'irliklar prognoz qilingan natijalar va haqiqiy natijalar o'rtasidagi xatolikni minimallashtirish uchun mashg'ulot paytida sozlanadi. Neyron tarmoqlar tasvirni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash, nutqni aniqlash va bashoratli tahlil kabi keng ko'lamli ilovalar uchun ishlatilishi mumkin. Ular tuzilgan va tuzilmagan ma'lumotlardan o'rganishlari mumkin va an'anaviy mashinani o'rganish algoritmlari yordamida aniqlash qiyin bo'lishi mumkin bo'lgan ma'lumotlardagi murakkab naqshlarni tan olishga o'rgatishlari mumkin.
Neyron tarmoqlarning asosiy afzalliklaridan biri ularning yangi ma'lumotlarni umumlashtirish qobiliyatidir. Neyron tarmoq ma'lumotlar to'plamiga o'rgatilgandan so'ng, u yangi, ko'rilmagan ma'lumotlar bo'yicha aniq prognozlar qila oladi. Neyron tarmoqlar shovqinli ma'lumotlarni ham boshqarishi mumkin va ma'lumotlarni bir nechta toifalarga tasniflash uchun ishlatilishi mumkin.
Neyron tarmoqlarning har xil turlari mavjud, ular orasida oldinga uzatiladigan tarmoqlar, takroriy tarmoqlar, konvolyutsion tarmoqlar va avtokoderlar mavjud. Har bir tarmoq turi o'zining kuchli va zaif tomonlariga ega va har xil turdagi muammolar uchun eng mos keladi.
Ularning kuchiga qaramay, neyron tarmoqlarni o'qitish qiyin bo'lishi mumkin va katta miqdordagi hisoblash resurslarini talab qilishi mumkin. Shuningdek, ular o'quv ma'lumotlariga haddan tashqari moslashishga moyil bo'lib, bu yangi ma'lumotlarning yomon ishlashiga olib kelishi mumkin. Biroq, apparat va dasturiy ta'minot sohasidagi so'nggi yutuqlar neyron tarmoqlarni o'qitishni osonlashtirdi va ko'plab turli sohalarda yutuqlarga olib keldi.
Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, neyron tarmoqlar ma'lumotlardagi murakkab naqshlar va munosabatlarni o'rganishi mumkin bo'lgan mashinani o'rganish algoritmining kuchli turidir. Ular kompyuterni ko'rishdan tortib tabiiy tilni qayta ishlashgacha bo'lgan sohalarda ko'plab ilovalarga ega va yangi tadqiqotlar olib borilayotganda doimiy ravishda rivojlanmoqda.
|
| |
