• oxshab ishlaydi, chuqur organish - bu odamlarning bilim olish uchun foydalanadigan oquv uslubiga taqlid qiladigan mashina talimining maxsus turi.
  • Neyron tarmoq nima
  • 01 -rasm: Neyron tarmoq bloklari diagrammasi
  • Tarmoq turlari
  • Asosiy farqi shundaki, neyron tarmoq har xil hisoblash vazifalarini tezroq bajarish uchun inson miyasidagi




    Download 78.36 Kb.
    bet1/3
    Sana15.03.2022
    Hajmi78.36 Kb.
    #18670
      1   2   3
    Bog'liq
    Neyron tarmog12


    Neyron tarmog'i va chuqur o'rganish o'rtasidagi farq
    2018 yil 6 -iyun Lithmee tomonidan yozilgan
    Neyron tarmoq va chuqur o'rganishning asosiy farqi shundaki, neyron tarmoq har xil hisoblash vazifalarini tezroq bajarish uchun inson miyasidagi neyronlarga o'xshab ishlaydi, chuqur o'rganish - bu odamlarning bilim olish uchun foydalanadigan o'quv uslubiga taqlid qiladigan mashina ta'limining maxsus turi.
    Neyron tarmog'i murakkab muammolarni hal qilish uchun bashoratli modellarni yaratishga yordam beradi. Boshqa tomondan, chuqur o'rganish mashinani o'rganishning bir qismidir. Bu nutqni aniqlash, tasvirni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash, tavsiyanomalar tizimi, bioinformatika va boshqalarni rivojlantirishga yordam beradi. Neyron tarmog'i - chuqur o'rganishni amalga oshirish usuli.
    MAZMUNI
    1. Umumiy nuqtai nazar va asosiy farq
    2. Neyron tarmoq nima
    3. Chuqur o'rganish nima
    4. Yonma -yon taqqoslash - Neyron tarmoq va boshqalar chuqur o'rganish jadval shaklida
    5. Xulosa
    Neyron tarmoq nima?
    Biologik neyronlar neyron tarmoqlar uchun ilhom manbai hisoblanadi. Inson miyasida millionlab neyronlar mavjud va bir neyrondan boshqasiga axborot jarayoni. Neyron tarmoqlari ushbu stsenariydan foydalanadi. Ular miyaga o'xshash kompyuter modelini yaratadilar. Hisoblash murakkab vazifalarini oddiy tizimga qaraganda tezroq bajarishi mumkin.

    01 -rasm: Neyron tarmoq bloklari diagrammasi
    Neyron tarmog'ida tugunlar bir -biriga ulanadi. Har bir ulanishning og'irligi bor. Agar tugunlarga kirishlar x1, x2, x3,… va mos keladigan og'irliklar w1, w2, w3 bo'lsa,… aniq kirish (y),
    y = x1w1 + x2w2 + x3w3 +….
    Faollashtirish funktsiyasiga aniq kirish kiritilgandan so'ng, u chiqishni beradi. Faollashtirish funktsiyasi chiziqli yoki sigmasimon bo'lishi mumkin.
    Y = F (y)
    Agar bu chiqish kerakli chiqishdan farq qilsa, vazn yana sozlanadi va bu jarayon kerakli natijaga erishguncha davom etadi. Ushbu yangilanish og'irligi orqaga qaytarish algoritmiga muvofiq sodir bo'ladi.
    Besleme va teskari aloqa deb nomlangan ikkita neyron tarmoq topologiyasi mavjud. Oldinga yo'naltirilgan tarmoqlarda hech qanday teskari aloqa yo'q. Boshqacha aytganda, signallar faqat kirishdan chiqishga o'tadi. Feedforward tarmoqlari keyinchalik bir qatlamli va ko'p qatlamli neyron tarmoqlarga bo'linadi.
    Tarmoq turlari
    Bir qatlamli tarmoqlarda kirish qatlami chiqish qatlamiga ulanadi. Ko'p qatlamli neyron tarmoq kirish va chiqish qatlami o'rtasida ko'proq qatlamlarga ega. Bu qatlamlar yashirin qatlamlar deb ataladi. Qayta aloqa tarmoqlari bo'lgan boshqa turdagi aloqa tarmoqlari teskari aloqa yo'llariga ega. Bundan tashqari, har ikki tomonga ma'lumot uzatish imkoniyati mavjud.


    Download 78.36 Kb.
      1   2   3




    Download 78.36 Kb.

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    Asosiy farqi shundaki, neyron tarmoq har xil hisoblash vazifalarini tezroq bajarish uchun inson miyasidagi

    Download 78.36 Kb.