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

35.Svertka va dekonvolyutsiya neyron tarmoqlari
"Svertka" (Convolution) va "dekonvolyutsiya" (Deconvolution) tarmoqlari, boshqa nomlar bilan "konvolutsion" va "transpozitsion" tarmoqlar sifatida ham ataladi, quyidagi maqsadlarda foydalaniladigan sun'iy intellekt modellari turlaridir:

1. **Svertka (Convolutional Networks):** Svertka tarmoqlari, asosan tasvirlar (rasm, surat, va boshqa obyektlar) bilan ishlash uchun ishlab chiqilgan. Ular, obyektlarni va xususiyatlarni aniqlashda hamda sinflandirishda, tasniflashda, yoki boshqa rasm ishlash vazifalarida foydalaniladi.

- **Obyektlarni tan olish (Object Detection):** Svertka tarmoqlari tasvirlardagi obyektlarni aniqlashda muvaffaqiyatli bo'lib, obyektlarni belgilash va ularga bo'lgan kengayishni hisoblashda ishlatiladi.

- **Sinflandirish (Classification):** Tasvirlarni sinflandirish uchun ishlatiladi. Masalan, rasmga qanday bir obyekt yoki hayvonning qaysi sinfga mansubligini aniqlashda.

- **Segmentatsiya (Segmentation):** Rasmning har bir pikselini obyektlar bo'yicha qanday sinfga mansubligini aniqlashda ishlatiladi.

2. **Dekonvolyutsiya (Transpose Convolution or Fractionally-Strided Convolution):** Dekonvolyutsiya tarmoqlari esa asosan tasvirlarni qayta tiklash, tasvirni kengaytirish va generatsiya qilishda foydalaniladi. Bu tarmoqlar tasvirlarni kengaytirib, qo'shib turish orqali mos keluvchi rasmni olishda yoki tasvirni ifodalashda ishlatiladi.

- **Generatsiya (Generation):** Tasvirlarni generatsiya qilishda, masalan, generativ tarmoqlar bilan ishlaydigan tarmoq modellari uchun foydalaniladi.

- **Uzun rasmni kengaytirish (Upsampling):** Tasvirlarni kengaytirishda, masalan, sinflandirish tarmoqlaridan chiqqan yozuvlarni ko'proq piksellik tasvirga qayta tiklash uchun foydalaniladi.

Svertka tarmoqlari obyektlarni topishda va tasniflashda muvaffaqiyatli ishlaydi, dekonvolyutsiya tarmoqlari esa tasvirlarni generatsiya qilishda yoki qo'shib turishda yaxshi ishlaydi. Bu ikkala tarmoq turining birlashmasi esa, masalan, generativ adversarial networks (GANs) tarmoqlarida tasvir generatsiyasida keng foyda ko'rsatadi.