• Konvolyutsiya qatlami 
  • ReLU qatlami 
  • Birlashtiruvchi qatlam (Pooling layer) 
  • Konvolyutsion asab tizimidagi qatlamlar




    Download 13,9 Kb.
    bet2/5
    Sana11.12.2023
    Hajmi13,9 Kb.
    #116170
    1   2   3   4   5
    Bog'liq
    Sun\'iy intellekt uzoq yo\'lni bosib o\'tish jarayonida kerakli taj-www.hozir.org

    Konvolyutsion asab tizimidagi qatlamlar:
    Konvolyutsiyali asab tarmog'i tasvirdan ma'lumot olishda yordam beradigan bir nechta yashirin qatlamlarga ega. CNNning to'rtta muhim qatlami:
    Konvolyutsiya qatlami
    ReLU qatlami
    Konsolidatsiya darajasi
    To'liq bog'langan qatlam


    Konvolyutsiya qatlami  Bu tasvirdan qimmatli xususiyatlarni chiqarish jarayonidagi birinchi qadam. Konvolyutsion qatlam konvolyutsiya ishini bajaradigan bir nechta filtrlarga ega. Har bir rasm piksel qiymatlari matritsasi sifatida ko'rib chiqiladi. Piksel qiymati 0 yoki 1 bo'lgan quyidagi 5x5 rasmni ko'rib chiqing. Shuningdek, 3x3 filtri matritsasi mavjud. Filtr matritsasini rasm ustiga siljiting va aniq xususiyat matritsasini olish uchun nuqta mahsulotini hisoblang.

    ReLU qatlami  ReLU - rektifikatsiyalangan chiziqli birlik. Xususiyat xaritalarini chiqargandan so'ng, keyingi bosqich ularni ReLU qatlamiga o'tkazishdir. ReLU elementar operatsiyani bajaradi va barcha salbiy piksellarni 0 ga o'rnatadi. Bu tarmoqqa chiziqli emaslikni keltirib chiqaradi va hosil bo'lgan natija qayta ko'rib chiqilgan xususiyatlar xaritasidir. Quyida ReLU funktsiyasining grafigi keltirilgan:
    R(z)=max(0,z)


    Birlashtiruvchi qatlam (Pooling layer)  Hovuz - bu xususiyat xaritasi hajmini kamaytiradigan tanlov operatsiyasi. Qayta ko'rib chiqilgan xususiyatlar xaritasi endi birlashtirilgan xususiyatlar xaritasini yaratish uchun birlashma qatlamini kesib o'tadi.
    1.2.6-rasm: ushbu rasmda biz max pooling holatini ko’rishimiz mumkin ajratilgan bo’limlardan max sonni tanlab olisnishi
    Birlashma qatlami tasvirning qirralari, burchaklari kabi turli qismlarini aniqlash uchun turli xil filtrlardan foydalanadi.
    1.2.7-rasm Jarayonning keyingi bosqichi tekislash deb ataladi. Yassilash barcha hosil bo'lgan 2-o'lchovli massivlarni birlashtirilgan xususiyat xaritalaridan bitta uzluksiz chiziqli vektorga aylantirish uchun ishlatiladi.

    1.2.8-rasm. Yassilangan matritsa tasvirni tasniflash uchun to'liq bog'langan qatlamga kirish sifatida beriladi

    1.2.9-1.2.10-1.2.11-rasmlarda CNN algoritmining tasvirni aniqlashda qanday aniqlikda ishlashi keltirilgan.

    • Tasvirning piksellari konvolyatsion operatsiyani bajaradigan konvolyatsion qatlamga beriladi.


    • Natijada kichraytirilgan xarita paydo bo'ladi


    • Yig’ilgan xarita qayta ishlangan xaritani yaratish uchun ReLU funktsiyasiga qo'llaniladi.


    • Xususiyatlarni aniqlash uchun rasm bir nechta konvolutsiya va ReLU qatlamlari yordamida qayta ishlanadi.


    • Tasvirning ma'lum qismlarini aniqlash uchun turli xil filtrlarga ega bo'lgan turli xil biriktiruvchi qatlamlari ishlatiladi.


    • Birlashtirilgan xususiyatlar xaritasi tekislanadi va yakuniy natija uchun to'liq bog'langan qatlamga uzatiladi.


    1.2.12-rasm qatlamlarning ishlash printsipi





    Download 13,9 Kb.
    1   2   3   4   5




    Download 13,9 Kb.

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    Konvolyutsion asab tizimidagi qatlamlar

    Download 13,9 Kb.