3-Laboratoriya shisi Neyron tarmoqlarni regulyarizatsiyalash masalasi va undan foydalangan holda masalani yechish

Toshkent Axbarot texnalogiylari universiteti
Kompyuter injiringi Fakulteti 211-20-guruhi talabasi
Karimova Gavhar Mashinali o’qitish fanidan bajargan
3-Laboratoriya shisi


1.Neyron tarmoqlarni regulyarizatsiyalash masalasi va undan foydalangan holda masalani yechish

Neyron tarmoqlarni regulyarizatsiyalash masalasi, overfittingni kamaytirish uchun foydalaniladigan bir qator usullardan biridir. Bu usul orqali, neyron tarmoqlarining o'zaro aloqalari kamaytiriladi va bu orqali, tarmoqning umumiy ishlashini yaxshilash mumkin.

Masalan, Google Colab orqali, neyron tarmoqlarni regulyarizatsiyalash masalasini yechish mumkin. Bu uchun, TensorFlow yoki PyTorch kabi sun'iy intellekt dasturlaridan foydalanish mumkin.
Quyidagi kodlar orqali, TensorFlow yordamida neyron tarmoqlarni regulyarizatsiyalash masalasini yechish mumkin:

Bu kodlar orqali, TensorFlow yordamida neyron tarmoqlarni regulyarizatsiyalash masalasini yechish mumkin. Kodlarda, kernel_regularizer parametri orqali neyron tarmoqlarining regulyarizatsiyalash usuli belgilanadi. l2 regulyarizatsiyasi uchun 0.001 qiymati belgilanadi.

Bundan tashqari, Google Colab orqali, ma'lumotlar yuklanishi, tahlil qilinishi va neyron tarmoqlarining o'qitilishi kabi boshqa sun'iy intellekt masalalari ham yechilishi mumkin.

2. Svertkali neyron tarmoqlar(CNN) arxitekturasi, svertka jarayonini amalga oshirish.
Svertkali neyron tarmoqlar (CNN), tasvir ma'lumotlarini tahlil qilish uchun foydalaniladigan bir sun'iy intellekt arxitekturasidir. Bu arxitektura, tasvir ma'lumotlarini tahlil qilishda yuqori natijalar olish uchun juda samarali hisoblanadi.

Google Colab orqali, svertkali neyron tarmoqlar arxitekturasini yaratish va svertka jarayonini amalga oshirish mumkin. Bu uchun, TensorFlow yoki PyTorch kabi sun'iy intellekt dasturlaridan foydalanish mumkin.

Quyidagi kodlar orqali, TensorFlow yordamida svertkali neyron tarmoqlar arxitekturasini yaratish va svertka jarayonini amalga oshirish mumkin:

Bu kodlar orqali, TensorFlow yordamida svertkali neyron tarmoqlar arxitekturasini yaratish va svertka jarayonini amalga oshirish mumkin. Kodlarda, Conv2D va MaxPooling2D kabi svertka jarayonlarini belgilash uchun TensorFlow klaslari ishlatilgan. input_shape parametri orqali tasvir ma'lumotlarining o'lchamini belgilash mumkin. SparseCategoricalCrossentropy funksiyasi orqali, modelning xatolikni hisoblash usuli belgilanadi.

Bundan tashqari, Google Colab orqali, ma'lumotlar yuklanishi, tahlil qilinishi va neyron tarmoqlarining o'qitilishi kabi boshqa sun'iy intellekt masalalari ham yechilishi mumkin.

3.