Guruh talabasi omonov islomjon 14-Amaliy mashg’ulot

Quyi darajali freymworklar:
TensorFlow
MxNet
PyTorch
Yuqori darajali freymworklar:
Keras
Gluon
Hozirda eng ommalashgan freymwork— Google dan TensorFlow dir.
Keras ham chuqur o'rganish modellarini tezda prototiplashi va shuning uchun ishlarni osonlashtirishi tufayli juda mashhur.
Facebook dan PyTorch — raqobatchilarini quvib yetayotgan yana bir freymwork. PyTorch suniy intelekt bo’yicha ko’plab mutaxassislar uchun juda yaxshi tanlov bo’lishi mumkin: u o’qitish uchun TensorFlow ga nisbatan kam vaqt sarflaydi hamda chuqurlashtirib o’qitishni yaratishning istalgan bosqichida(prototiplashdan tadbiq etishgacha) oson qo’llanilishi mumkin.
biz kichik neyron tarmog'ini aynan PyTorch orqali tashkil etishni ko’rib o’tamiz.
PyTorch yordamida kichik neyron tarmog’i yaratish
PyTorch yordamida oddiy neyron tarmog'ini yaratishni boshlashimiz mumkin. Ushbu misolda biz 32 atribut (ustun) va 6000 naqsh (satr) bilan tasniflash ssenariyini simulyatsiya qiladigan ma'lumotlar to'plamini yaratamiz. Ma'lumotlar to'plami PyTorch-dagi randn funktsiyasi yordamida qayta ishlanadi.

3) Barcha chuqurlashtirib o’qitishga mo’ljallangan freymworklarni quyi darajali va yuqori darajali turlarga ajratish mumkin. Bunday atama ushbu sohada qabul qilinmagan bo’lsada, freywork atamasini yaxshiroq tushunish uchun ulardan foydalanishimiz mumkin. Quyi darajali freymworklar abstraktlash uchun nisbatan asos bo’lgan funksionalni va shu bilan birga, kastomlashtirish va transformatsiya uchun ko’plab imkoniyatlarni taklif etadi. Yuqori darajali freymworklar nisbatan rivojlangan abstraktlash orqali ishimizni ancha osonlashtiradi, biroq o’zgarishlar kiritishimizda cheklovlar qo’yadi. Quyida chuqurlashtirib o’qitishda ommalasjgan freymworklar keltirilgan.

Quyi darajali freymworklar:
TensorFlow
MxNet
PyTorch
Yuqori darajali freymworklar:
Keras
Gluon
Hozirda eng ommalashgan freymwork— Google dan TensorFlow dir.
Keras ham chuqur o'rganish modellarini tezda prototiplashi va shuning uchun ishlarni osonlashtirishi tufayli juda mashhur.
Facebook dan PyTorch — raqobatchilarini quvib yetayotgan yana bir freymwork. PyTorch suniy intelekt bo’yicha ko’plab mutaxassislar uchun juda yaxshi tanlov bo’lishi mumkin: u o’qitish uchun TensorFlow ga nisbatan kam vaqt sarflaydi hamda chuqurlashtirib o’qitishni yaratishning istalgan bosqichida(prototiplashdan tadbiq etishgacha) oson qo’llanilishi mumkin.
biz kichik neyron tarmog'ini aynan PyTorch orqali tashkil etishni ko’rib o’tamiz.