«intelleketual tizimlar»

O’zbekiston Respublikasi Oliy va O’rta Maxsus Ta’lim Vazirligi
Mirzo Ulug’bek nomidagi O’zbekiston Milliy Universiteti
Amaliy matematika va Intellektual texnologiyalar fakulteti
“Axborot xavfsizligi” kafedrasi





«INTELLEKETUAL TIZIMLAR »
FANIDAN


MUSTAQIL ISHI


5330300 – Axborot xavfsizligi(kompyuter tizimlari xavfsizligi)


Bajardi: Bozorov A.
Tekshirdi: Madrahimov Sh.


Toshkent – 2023


Мавзу: Сунъий нейрон тўрлари
Режа:

1. 
   Сунъий нейрон тўрларининг негизи:
   

2.Aрхитектура ва алгоритмлари ҳақида тушинча:

Кириш
Мавзунинг долзаблиги. Ҳозирги вақтда сунъий нейрон тўрлари ва масалаларни параллел ишлаш устида назарий изланишлар ва амалий қўлланишлар кескин ривожланмоқда. Нейрон тўрлар аналитик тавсифи бўлмаган ва фақатгина експериментал маълумотлар билан берилган катта кўламдаги амалий масалаларни йечиш имконини беради.
Нейрон тўрларини синтез қилишда алгоритмларнинг нозик томони бу қарор қабул қилишни тушунтириш бўлиб ҳисобланади. Бу муаммони йечиш билан кўпчилик тадқиқотчилар шуғулланмоқдалар. Бу мақсадда ишлатадиган усуллар евристик бўлганлиги учун улар асосида коррект қарор қабул қилиш фойдаланувчининг субектив мулоҳазасига боғлиқ бўлади.
Кўп ўлчовли чизиқсиз оптимизасиянинг анъанавий итератив градийент алгоритмлари билан ўрганадиган нейрон тўрлари моделларининг енг кўп тарқалгани - бу кўп қатламли сунъий нейрон тўрлари синфидир. Маълумки, кўп қатламли сунъий нейрон тўрлари ўрганишда итератив алгоритмлар яқинлашуви, ўрганиладиган берилганларнинг (танловнинг) ҳажмига, вазнларнинг бошланғич қийматига, шунингдек, ўрганишдаги максимал хатоларга (ўрганишнинг сифат мезонларига), ўрганишдаги такрорланишлар сонига (ўрганиш вақтининг узайиши мезонларига) боғлиқ.
Билимларни ажратиб олиш алгоритмларини ва сифат жиҳатдан янги босқичдаги, когнитолог мутахассисларга мўлжалланган, нейрон тўрларининг программа воситаларини яратишга асос бўлувчи янги ғоялар зарур.
Ҳозирда кенг тарқалган хатоларнинг тескари тарқалиш алгоритмларида ва Хопфилд нейрон тўрларида қарор қабул қилиш жараёнини тушунтиришга ҳаракатлар қилинди. Бу моделлардаги алгоритмларнинг евристик характерда еканлиги қарор қабул қилишда нейрон тўрларининг шаффофлик муаммосини йечишни йетарли даражада математик формаллаштиришга имкон бермайди. Натижада, тасвирларни ажратиб олиш нейрон тўрлари бўйича мутахассисга боғлиқ ва асосан тавсия хусусиятига ега бўлади.
Aйни пайтда, сунъий нейрон тўри соҳасидаги олимлар томонидан турли хил амалий масалаларни йечишда нейромоделларни солиштиришга ва танлашга асос бўладиган, кўп қатламли нейрон тўрларининг мантиқий шаффофлигини миқдорий баҳолайдиган бир нечта мезонлар ва усуллар ишлаб чиқилган.