25.Avtoenkoder tarmoqlari, gibrid neyron tarmoqlari.
**Avtoenkoder Tarmoqlari:**
Avtoenkoder, ma'lumotlarni tarkibidagi asosiy o'zgaruvchanlarni o'rganib, ularni kichiklashtirish va boshqa o'zgaruvchanlarga o'zgartirishni o'rganish uchun ishlatiladigan tarmoq modelidir. Avtoenkoder tarmoqlari quyidagi asosiy qismatlardan iborat:
1. **Kiritish (Input) Qatlam:**
- Bu qatlam avtoenkoder tarmoqqa kirish ma'lumotlarini qabul qiladi.
2. **Yashirin Qatlam (Encoder):**
- Encoder qatlam, kiritish qatlami orqali kiritilgan ma'lumotlarni kichiklashtirishda ishlatiladi. U, avtoenkoderning asosiy qismati hisoblanadi.
3. **Boshqa O'zgaruvchanlar Qatlam (Latent Layer):**
- Boshqa o'zgaruvchanlar qatlamida, kichiklashtirilgan ma'lumotlarning o'zgaruvchanlari joylashadi. Bu joylashuvda avtoenkoder asosiy o'zgaruvchanlarni o'rganadi va ularni saqlaydi.
4. **Chiqish (Output) Qatlam (Decoder):**
- Decoder qatlam, boshqa o'zgaruvchanlardan foydalanib kichiklashtirilgan ma'lumotlarni avtoenkoderdan chiqaradi.
Avtoenkoder tarmoqlari, asosan ma'lumotlar kompakt ko'rinishda ifodalanganida, ma'lumotlarining avtoenkoder tarmoq orqali yaxshi tavsiflanishi, tarkibidagi qiyinchiliklarni aniqlash va o'rganilgan ma'lumotlarni saqlash uchun ishlatiladi.
**Gibrid Neyron Tarmoqlari:**
Gibrid neyron tarmoqlari, avtoenkoder tarmoqlari va qo'shimcha ma'lumotlarni o'rganish uchun klassifikatsiya (tasniflash) tarmoqlari yoki boshqa turlardagi tarmoqlarni birlashtiruvchi tarmoq modellari hisoblanadi. Bu tarmoqlar, avtoenkoderlarni o'rganishda aniqlik qo'llanish va avtoenkoder tarmoqlarining natijalarini boshqa vazifalarni bajarish uchun ishlatish imkoniyatini yaratishda yaxshi ishlaydi.
Gibrid neyron tarmoqlari quyidagi asosiy qismlardan iborat:
1. **Avtoenkoder Qismi:**
- Avtoenkoder qismi, ma'lumotlarni avtoenkoder tarmoq orqali kichiklashtiradi va asosiy o'zgaruvchanlarni o'rganadi.
2. **Klassifikatsiya (Tasniflash) Qismi:**
- Klassifikatsiya qismi, avtoenkoder tarmoqning o'rganilgan asosiy o'zgaruvchanlaridan foydalanib klassifikatsiya (tasniflash) vazifasini bajaradi.
Gibrid neyron tarmoqlari, avtoenkoderlarning asosiy o'zgaruvchanlarini o'rganish va ularni boshqa maqsadlar uchun qo'llashda yaxshi natijalarni ko'rsatish uchun mo'ljallangan.
Do'stlaringiz bilan baham: |