Diskret tarmoqlar

MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI
TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI
UNIVERSITETI SAMARQAND FILIALI

"Kompyuter injiniring" fakulteti

"Kompyuter tizimlari" kafedrasi
"Mashinali o’qitishga kirish" fanidan

4-Mustaqil ish

Mavzu: Xopfild neyronli tarmog‘i.


Bajardi: Ki20-03 guruh talabasi Qo’ldoshev Olmos.
Tekshirdi: KUBAYEV S.T.


SAMARQAND – 2023

Reja:

1. 
   Xopfild neyron tarmog'I kirish
   

2. 
   Assotsiativ xotira 
   

3. Diskret tarmoqlar

Kirish

Kundalik jadvalingiz davomida miyangiz orqali turli xil tarmoqlar to'lqinlari tarqaladi. Butun kun ushbu tarmoqlarning dinamik harakatidan shakllanadi. Neyron tarmoqlari - bu sun'iy intellekt usullari bo'lib, ular kompyuterlarga bizning miyamiz kabi ma'lumotlarni qayta ishlashga o'rgatadi. Ushbu tarmoqlar inson miyasining neyronlariga o'xshash o'zaro bog'langan tugunlardan foydalanadi. Bu usul kompyuterlarga xatolaridan saboq olib, aqlli qarorlar qabul qilish imkonini beradi. Xopfild tarmog'i takrorlanuvchi neyron tarmoq usullarining shunday turlaridan biridir. 
Maqolaning ketma-ketligi quyidagicha bo'ladi:

Biz Xopfild neyron tarmog'iga kirish bilan boshlaymiz. Keyin biz Xopfild tarmog'ining arxitekturasi, energiya funktsiyasi va o'qitish modelini ham muhokama qilamiz.

Xopfild tarmog'iga kirish

Xopfild tarmog'i - bu bir qatlamli neyron tarmog'ining alohida turi. Doktor Jon J. Xopfild uni 1982 yilda ixtiro qilgan. Ushbu tarmoqlar xotirani yig'ish va olish va turli naqshlarni saqlash uchun kiritilgan. Shuningdek, ushbu tarmoqlar yordamida vazifani avtomatik assotsiatsiya va optimallashtirish amalga oshirilishi mumkin. Ushbu tarmoqda har bir tugun boshqa tugunlarga to'liq bog'langan (takroriy). Bu tugunlar faqat ikkita holatda mavjud: ON (1) yoki OFF (0) . Ushbu holatlar boshqa tugunlardan olingan kirish asosida tiklanishi mumkin. Boshqa neyron tarmoqlardan farqli o'laroq, Xopfild tarmog'ining chiqishi cheklangan. Bundan tashqari, ushbu tarmoqlarda kirish va chiqish o'lchamlari bir xil bo'lishi kerak. .

Xopfild tarmog'i assotsiativ xotiradan iborat. Ushbu xotira tizimga xotirani to'liq bo'lmagan qismdan foydalanib olish imkonini beradi. Tarmoq assotsiativ xotirada olingan ma'lumotlardan foydalanib, eng yaqin naqshni tiklashi mumkin. Xopfild tarmoqlarining bu xususiyati uni naqshni aniqlash uchun yaxshi nomzod qiladi.