Guruh talabasi omonov islomjon 14-Amaliy mashg’ulot

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.
4) Svyortkali neyron tarmoq (CNN) - bu 1988 yilda Yan Lekun tomonidan taklif qilingan va naqshni samarali tanib olishga qaratilgan sun'iy neyron tarmoqlarining maxsus arxitekturasi hisoblanadi. Uni qurishda turli burchaklardagi chiziqlar va murakkab hujayralar, ularning reaktsiyasi oddiy hujayralar to'plamining faollashishidan foydalaniladi.
Svyortkali tarmoqlar butun tarmoqning asosini tashkil etuvchi svyortka operatsiyasi tufayli shunday nomlanadi. Ushbu tarmoqlarda odatdagi ulanishlar va og'irliklar mavjud emas. Buning o'rniga 3x3 dan 7x7 gacha bo'lgan svyortka yadrosi ishlatiladi. Svyortkalash jarayoni rasmdagi ba'zi bir xususiyatlarni, masalan, yorug'lik pikselidan qorong'igacha o'tishni ta'kidlaydi. Alomatlar yadroga bog'liq. Masalan, MNIST ma'lumotlar bazasida bizning qo'l bilan yozilgan raqamlarimiz 28x28 o'lchamdagi qora va oq rangdagi rasm (har bir piksel yorqinligi 0 dan 255 gacha). Biz ushbu matritsani yadro bilan kesib o'tamiz va konvolyatsiya operatsiyasini bajaramiz. Shundan so'ng biz Svyortka qatlamini (odatda bunday o'lchamda, lekin ba'zida u kattaroq yoki kichikroq) yoki xususiyat xaritasini olamiz.

Keyingi operatsiya Pooling. Piksellar guruhi (odatda 2x2) bitta pikselga siqilgan bo'lsa, rasmni yoki svyortka qatlamini maksimal yoki o'rtacha qiymat bo'yicha siqishga o'xshaydi. Svyortkali yadro qamrab oladigan maydonni ikki marta kattalashtiramiz. Kichik tasvir detallaridan kattaroq qismlarga o'tadi. Bundan tashqari, poolinglar bilan, biz xususiyat xaritalarini (svyortkaga olingan) nisbatan mavhum xususiyatlar, aynan piksel emas, balki chiziqcha va hk. larga birlashtiramiz.
Avtor: Aphex34
Keras. Tarmoqni yaratamiz.
Keras - Python-da yozilgan ochiq manbali neyron tarmoq kutubxonasi. U TensorFlow freymworklari ustiga o'rnatilgan bo'lib, ular bilan ishlashni osonlashtiradi.
TensorFlow - bu inson tomonidan idrok etish sifatiga erishish uchun naqshlarni avtomatik ravishda topish va tasniflash maqsadida neyron tarmoqlarni yaratish va o'qitish muammolarini hal qilish uchun Google tomonidan mashinali o’qitish uchun ishlab chiqarilgan ochiq dasturiy kutubxonadir.