1. Sun'iy intellektning asosiy tushuncha va ta'riflari, sun'iy intellekt sohasidagi tadqiqot yo'nalishlari, qanday tizimlar intellektual tizimlar toifasiga kiradi

34.O'ta ishonchli tarmoqlar
"O'ta ishonchli tarmoqlar" ("deep belief networks" yoki DBN) — bu sun'iy intellektning bir turidir va tarmoqni tashkil etishda qo'llaniladi. DBN, ma'lumotlarni o'rganish, tashkil etish, tasniflash, tasavvur qilish, va boshqa amaliyotlarda foydalaniladi. Ular ham avtokoderlar va variatsion avtokoderlar kabi tarmoq modeli xilma-xilligida ishlaydilar, lekin ularning xususiyati shundaki, ularda o'ta ishonchli (deep) qismi bor.

DBN avtokoderlardan olingan tarmoqni tashkil etadi. Tarmoqning birinchi qismini ma'lumotlarni o'rganish uchun ishlatadi, keyingi qismini esa tashkil etish va tasavvur qilishda. DBN tarmoqlari o'zgaruvchanlarni aniqlash va bayon qilishda o'zlariga xos xususiyatlarni o'rganishda yaxshi ishlaydi.

DBN qanday ishlaydi:

1. **Asosiy Qisim (Feature Learning):** Birinchi qisimda, ma'lumotlarni o'rganish uchun ishlatiladigan tarmoqni yaratishda avtokoderlar ishlatiladi. Avtokoderlar avvalgi javoblar asosida o'rganish qobiliyatini oshirishda ishlaydi.

2. **Tasniflash va Tasavvur Qilish (Classification and Generation):** Keyingi qisimda, tarmoq o'rganilgan xususiyatlarni tasniflash va tasavvur qilish uchun ishlatiladi. Bu qisimda tarmoqning tasniflash qobiliyati va tasavvur qilishdagi kreativlik muhimdir.

DBN tarmoqlarining o'zining yomonligi tarmoqni o'rganish va tashkil etishda katta miqdorda ma'lumotlarni talqin qilishdir. Ma'lumotlarni talqin qilish uchun o'zgaruvchanlar yaxshi yechimlarni topish uchun bayon algoritmlar (gradient-based algorithms) ishlatiladi.

Ular qo'llangan joylarda, masalan, tasniflash, tasavvur qilish, va h.k. amaliyotlarda yaxshi natijalar chiqarishda odatda foydalaniladi. Lekin, ularning talqin qilishda yuqori miqdorda ma'lumot talqiniga ehtiyoji bor va modellarni o'rganish uchun tezroq, kuchli xususiyatli xususiyatlarga ega bo'lgan avtomatlashtirilgan algoritmlar hamda modellarni o'rganish uchun tezroq, kuchli xususiyatli xususiyatlarga ega bo'lgan avtomatlashtirilgan algoritmlar va tizimlari talqinlash uchun juda ko'p qadam talab qiladi.