7-Amaliy mashg‘ulot
Download 470.85 Kb. Pdf ko'rish
|
Timsollarni tanib olish 7-12 Amaliy mashgulot.docx
|
11-Amaliy mashg‘ulot Mavzu : Neyron tarmog‘ining kaskadli modeli Neyron tarmoqning kaskadli modeli, bir nechta tashqi qatlamlardan iborat bo'lgan va har bir qatlamning o'ziga xos vazifalarni bajarishini amalga oshirgan bir neyron tarmoq tuzilishi hisoblanadi. Bu modelda har bir qatlam, oldingi qatlamlardagi ma'lumotlarni o'zlashtiradi va yanada ko'proq muhokamaga olib boradi. Asosiy maqsad esa muhim xususiyatlarni ajratib olish va ma'lumotni belgilangan natijaga olib borishdir. Kaskadli modelning amalga oshirish qadamlari quyidagilardan iborat bo'lishi mumkin: 1. Kirish qatlam: Bu qatlam asosan ma'lumotni qabul qiladi, masalan, tasvirlar, matritsalar yoki boshqa ma'lumotlar. Ushbu ma'lumotlar modelning kirish nuqtasi sifatida xizmat qiladi. 2. Ko'p qatlamlardan iborat markaziy qatlam(lar): Bu qatlamlar asosan ma'lumotni tahlil qilish va uning asosiy xususiyatlarini belgilash uchun ishlatiladi. Ko'p qatlamlar modelning murakkabligini oshirishga yordam beradi. 3. To'liq bog'langan (fully connected) qatlam(lar): Bu qatlamlar, bir nechta ko'p qatlamli markaziy qatlamlardan so'ng keladi va asosan tasniflash va taxminlash vazifalarini bajarish uchun ishlatiladi. Ushbu qatlamlar, markaziy qatlamlardan olingan natijalardan o'zlashtirilgan ma'lumotlarni qabul qiladi va belgilangan natijaga olib boradi. Kaskadli modelning asosiy xususiyatlari: 1. O'rganish: Kaskadli model, har bir qatlamning o'ziga xos vazifalarini bajarishi va oldingi qatlamlardan olingan ma'lumotlarni o'zlashtirishi orqali o'rganish imkonini beradi. Bu usul orqali modellarning murakkab muammolarni hal qilish va xususiyatlarni aniqlashda o'rganishning ahamiyatli tarkibiy qismi amalga oshiriladi. 2. Gradient o'rganish: Kaskadli modelning qatlamlari, mohirlik gradientini o'rganib, ushbu gradient orqali xatolarini tuzatish va ma'lumotlarni yangi qatlamlarga o'tkazish imkonini beradi. Gradient o'rganish, modelni yangilash va uning natijalarini yaxshilashda kritik ahamiyatga ega. 3. Kiritish va chiqarish qatlami: Kaskadli modelning boshida kirish qatlami va oxirida chiqarish qatlami joylashadi. Kirish qatlami ma'lumotni qabul qiladi, chiqarish qatlami esa natijalarni chiqaradi. Ular orasidagi qatlamlar esa ma'lumotni tahlil qiladi va uning o'ziga xos xususiyatlarni aniqlaydi. Kaskadli model, keng qo'llaniladigan bir neyron tarmoq modeli bo'lib, tasvir tahlili, ma'lumotlar tahlili, ma'lumotlar oqimini taxminlash va boshqa ko'rib chiqish vazifalarini bajarishda muvaffaqiyatli bo'lishi uchun juda samarali. Ular, murakkab ma'lumotlar va vazifalar ustida ishlashda yuqori darajada o'rganish va natijalarni yaxshilash imkonini beradi.Kaskadli model haqida batafsilroq ma'lumot berish mumkin, shuningdek, alohida modellar va o'zaro bog'liqlikni amalga oshirish uchun qo'llanadigan turli algoritmlardan biri bo'lgan kaskadli so'ra-murojaat (cascade of classifiers) modellari mavjud. Bu modellar, murakkab ma'lumotlar ustida ishlashda yaxshi natijalarni olish uchun bir nechta murojaatlar (classifier) ketma-ketligini o'rnatish orqali ishlaydi. Kaskadli so'ra-murojaat modellari quyidagi qadamlarni talab qiladi: 1. Haqiqiyat darajasi: Kaskadli modellarni tuzishda muhim bo'lgan narsa haqiqiyat darajasi (recall) va xatolar darajasi (false positive rate)ni belgilashdir. Bu, modellarning xatolar darajasi pastroq bo'lishi bilan birga, haqiqiyat darajasi yuqori bo'lishi kerak. 2. Kiritish murojaatlarining tartiblangan qatorlari: Kaskadli modellarda har bir murojaat o'tkazilganda, bir nechta murojaatdan iborat ketma- ketlikning birinchi murojaati eng oddiy va tezda aniqlanishi kerak. Agar murojaatning natija berish imkoniyati kam bo'lsa, keyingi murojaatlarning amalga oshirilishi yo'qolishi mumkin. 3. Xususiyatlar va murojaatlarning belgilanishi: Kaskadli modellarda har bir murojaat o'tkazishda foydalaniladigan xususiyatlar va murojaatlarning belgilanishi juda muhimdir. Xususiyatlar, ma'lumotlarni ifodalashda foydalaniladigan ma'lumotlar to'plami bo'lib, murojaatlar esa har bir bosqichda qaysi murojaatning amalga oshirilishi kerakligini aytadi. 4. Murojaatlarning boshqarilishi: Kaskadli modellar odatda mavjud murojaatlar to'plamidan iborat bo'ladi. Murojaatlar boshqarilishi, bir murojaatdan keyingi murojaatni amalga oshirish va natijalar to'plamini tahlil qilish jarayonini o'z ichiga oladi. Kaskadli modelning asosiy afzalliklari quyidagilardan iborat: 1. Tezlik: Kaskadli modellarda birinchi murojaatlar tez amalga oshiriladi va aniq natijalar aniqlanishi mumkin. Bu modellarni tezkor ishlaydigan algoritmlar, masalan, AdaBoost, haar-like xususiyatlarga asoslangan Viola-Jones algoritmi kabi, murakkab ma'lumotlar ustida tez va samarali ishlash imkonini beradi. 2. Murakkablikni pastroqlash: Kaskadli modellar murakkab ma'lumotlarda qisqartirish va aniqlash uchun foydalaniladi. Agar bir murojaat yetersiz natija beringan bo'lsa, keyingi murojaatlar amalga oshirilmaydi. Bu usul murakkab ma'lumotlar ustida tez ishlaydi va natijalar to'plamini kichraytiradi. 3. Nisbatan past xatolar darajasi: Kaskadli modellar o'zaro bog'liqlikni o'rnatish bilan xatolarni pastroqlaydi. Bu, xatolar darajasini pastlashtirish va maxsus maqsadlar uchun afzalliklarni belgilash imkonini beradi. Kaskadli modelning o'rganish jarayonida "forward pass" va "backward pass" operatsiyalari quyidagi tartibda ishlaydi: 1. Forward pass (oldinga yo'l operatsiyasi): • Kirish qatlamiga kiritilgan ma'lumotlar o'zgarishsiz tarqatiladi. • Har bir quyidagi qatlam uchun, kirish ma'lumotlari filtrlar bilan ko'prikka olib, konvolutsiya operatsiyasidan o'tadi. Konvolutsiya operatsiyasi natijasida har bir filtri o'ziga xos aktivatsiya funksiyasidan o'tadigan chiqishni hosil qiladi. • Konvolutsiya operatsiyasining natijalari keyingi quyidagi qatlamlarga o'tkaziladi. • Birinchi qatlamdan oxirgi qatlama qadar ushbu jarayon takrorlanadi. • Chiquvchi (output) qatlamiga yetganda, chiquvchi ma'lumotlar hosil qilinadi va natijalar olish uchun tayyor bo'ladi. 2. Backward pass (orqaga yo'l operatsiyasi): • Chiquvchi qatlamidan boshlab, hosil bo'lgan chiquvchi ma'lumotlar va kutilgan chiquvchi ma'lumotlar (masalan, to'g'ri javoblar) orasidagi xatolarni hisoblash uchun yoki o'rganish maqsadiga moslikni ta'minlash uchun xatolarni hisoblash boshlanadi. • Xatolar qaytarib, har bir qatlam uchun kirish ma'lumotlaridagi o'zgarishni topish uchun "backward pass" amalga oshiriladi. Bu o'zgarishlar, gradientlarni hisoblash uchun foydalaniladi. • Gradient hisoblashi, aktivatsiya funksiyalarining gradinetlarini olish, konvolutsiya operatsiyasining gradientlarini topish va gradientlarni oldingi qatlamlarga uzatishni o'z ichiga oladi. • Gradientlar piksel o'zgarishlariga aylantirilib, filtrlarning yangilanishini ta'minlash uchun foydalaniladi. Bu jarayon, optimizatsiya algoritmlari (masalan, gradientni orqali optimizatsiya) yordamida amalga oshiriladi. Forward pass jarayonida ma'lumotlar to'g'ridan-to'g'ri to'xtalmasligi bilan har bir qatlama uzatiladi va aktivatsiya funksiyasi va konvolutsiya operatsiyalari natijasida chiqish hosil qilinadi. Backward pass jarayonida xatolar orqali gradientlar hosil qilinadi va bu gradientlar orqali filtrlar yangilanadi. Ushbu jarayonlar o'rganish va optimizatsiya jarayonlarini birgalikda amalga oshirib, modelning o'rganish va ma'lumotlar ustida yaxshilashni ta'minlash uchun ishlatiladi. |
