Avtokoder tarmog'ining ishlash va o'qitishning asosiy printsipi kirish

O`ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT TEXNOLOGIYALARI VA KOMMUNIKATSIYALARINI RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI

MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI
TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI
UNIVERSITETI SAMARQAND FILIALI

"Kompyuter injiniring" fakulteti

"Kompyuter tizimlari" kafedrasi
“Mashinalarni o’qitishga kirish” fanidan

Mustaqil ish-№5

Mavzu: Avtokoderlar

Bajardi:KI20-03-guruh talabasi . Avazov.D

Qabul qildi: Kubayev.S.T


SAMARQAND – 2023

Reja;

1. 
   Autoencoder
   
2. 
   Avtokoder tarmog'ining ishlash va o'qitishning asosiy printsipi kirish
   
3. 
   Avtokoder tarmog'ining ishlash va o'qitishning asosiy printsipi kirish
   
4. 
   Avtokoder dasturlari
   

Autoencoder (inglizcha autoencoder, shuningdek - autoassociator)[1] - bu sun'iy neyron tarmoqlarning maxsus arxitekturasi bo'lib, u orqaga tarqalish usulidan foydalanganda nazoratsiz o'rganishni[2] qo'llash imkonini beradi. Eng oddiy avtokodlovchi arxitekturasi - bu teskari aloqasiz, eng ko'p perseptronga o'xshash va kirish qatlami, oraliq qatlam va chiqish qatlamini o'z ichiga olgan oldinga uzatish tarmog'idir.
Perseptrondan farqli o'laroq, avtokoderning chiqish qatlami kirish qatlami kabi ko'p neyronlarni o'z ichiga olishi kerak.


Avtokoder tarmog'ining ishlash va o'qitishning asosiy printsipi kirish darajasiga eng yaqin bo'lgan chiqish qatlamida javob olishdir. Yechimning ahamiyatsiz bo'lishiga yo'l qo'ymaslik uchun avtokoderning oraliq qatlamiga cheklovlar qo'yiladi: oraliq qatlam yoki kirish va chiqish qatlamlariga qaraganda kichikroq o'lchamda bo'lishi kerak yoki bir vaqtning o'zida faol oraliq qatlam neyronlari soni sun'iy ravishda cheklangan - siyrak. Faollashtirish.
Ushbu cheklovlar neyron tarmoqni kiritilgan ma'lumotlarda umumlashtirish va korrelyatsiyalarni izlashga va ularni siqishni amalga oshirishga majbur qiladi. Shunday qilib, neyron tarmoq avtomatik ravishda sun'iy neyron tarmoqning og'irlik qiymatlarida kodlangan kirish ma'lumotlaridan umumiy xususiyatlarni olish uchun o'rgatiladi. Shunday qilib, tarmoqni turli xil kirish tasvirlari to'plamiga o'rgatishda neyron tarmoq mustaqil ravishda turli burchaklardagi chiziqlar va chiziqlarni tanib olishni o'rganishi mumkin.

Ko'pincha avtokoderlar chuqur (ko'p qatlamli) tarmoqlarni o'qitish uchun kaskadda qo'llaniladi. Avtokoderlar chuqur tarmoqni nazoratsiz oldindan tayyorlash uchun ishlatiladi. Buning uchun qatlamlar birinchisidan boshlab birin-ketin o'qitiladi. O'quv davri uchun har bir yangi o'qitilmagan qatlamga tarmoqni avtokoder arxitekturasiga to'ldiradigan qo'shimcha chiqish qatlami ulanadi, shundan so'ng o'qitish uchun ma'lumotlar to'plami tarmoq kiritishiga beriladi. O'qitilmagan qatlamning og'irliklari va avtokoderning qo'shimcha qatlami orqaga tarqalish usuli yordamida o'qitiladi. Keyin avtokodlovchi qatlami o'chiriladi va keyingi o'qitilmagan tarmoq qatlamiga mos keladigan yangisi yaratiladi.