15-amaliy mashg’ulot: Mavzu

15-AMALIY MASHG’ULOT:


Mavzu: Nutqni aniqlash va tasvirni tasniflash kabi amaliy muammolarni hal qilish uchun chuqur o’rganishga asoslangan neyron tarmoqlarni qo’llash.

1. 
   Svyortkali neyron tarmoq
   
2. 
   Keras. Tarmoqni yaratamiz.
   
3. 
   Vizualizatsiya, tajriba, konservatsiya
   

Python-da neyron tarmoqlarni yozishni davom ettiramiz. Bugun biz svyortkali tarmoqlarni ko'rib chiqamiz. MNIST ma'lumotlar bazasidan yana qo'lda yozilgan raqamlarni tanishni ko’rib chiqamiz. Svyortkali tarmoqlarga pertseptron kabi to'liq bog'langan tarmoq ham kiradi.
Biroz nazariya.
Svyortkali neyron tarmoq (CNN) - bu 1988 yilda Yan Lekun tomonidan taklif qilingan va naqshni samarali tanib olishga qaratilgan sun'iy neyron tarmoqlarining maxsus arxitekturasi hisoblanadi. Uni qurishda turli burchaklardagi chiziqlar va murakkab hujayralar, ularning reaktsiyasi oddiy hujayralar to'plamining faollashishidan foydalaniladi.
Svyortkali tarmoqlar butun tarmoqning asosini tashkil etuvchi svyortka operatsiyasi tufayli shunday nomlanadi. Ushbu tarmoqlarda odatdagi ulanishlar va og'irliklar mavjud emas. Buning o'rniga 3x3 dan 7x7 gacha bo'lgan svyortka yadrosi ishlatiladi. Svyortkalash jarayoni rasmdagi ba'zi bir xususiyatlarni, masalan, yorug'lik pikselidan qorong'igacha o'tishni ta'kidlaydi. Alomatlar yadroga bog'liq. Masalan, MNIST ma'lumotlar bazasida bizning qo'l bilan yozilgan raqamlarimiz 28x28 o'lchamdagi qora va oq rangdagi rasm (har bir piksel yorqinligi 0 dan 255 gacha). Biz ushbu matritsani yadro bilan kesib o'tamiz va konvolyatsiya operatsiyasini bajaramiz. Shundan so'ng biz Svyortka qatlamini (odatda bunday o'lchamda, lekin ba'zida u kattaroq yoki kichikroq) yoki xususiyat xaritasini olamiz.

Keyingi operatsiya Pooling. Piksellar guruhi (odatda 2x2) bitta pikselga siqilgan bo'lsa, rasmni yoki svyortka qatlamini maksimal yoki o'rtacha qiymat bo'yicha siqishga o'xshaydi. Svyortkali yadro qamrab oladigan maydonni ikki marta kattalashtiramiz. Kichik tasvir detallaridan kattaroq qismlarga o'tadi. Bundan tashqari, poolinglar bilan, biz xususiyat xaritalarini (svyortkaga olingan) nisbatan mavhum xususiyatlar, aynan piksel emas, balki chiziqcha va hk. larga birlashtiramiz.
Avtor: Aphex34
Keras. Tarmoqni yaratamiz.