Mavzu: C# da ichma-ich joylashgan sinflar

Mavzu:Rekurent neyron to'rlar

Maruzachi: Abduaxadov A.A.

RNN neyron tarmog'ining kuchli va mustahkam turi bo'lib, ular ichki xotiraga ega bo'lgan yagona algoritm bo'lganligi sababli foydalanilayotgan eng istiqbolli algoritmlarga kiradi.

RNN neyron tarmog'ining kuchli va mustahkam turi bo'lib, ular ichki xotiraga ega bo'lgan yagona algoritm bo'lganligi sababli foydalanilayotgan eng istiqbolli algoritmlarga kiradi.

Ko'pgina boshqa chuqur o'rganish(deep learning) algoritmlari singari, rekurent neyron tarmoqlar ham nisbatan eski. Ular dastlab 1980-yillarda yaratilgan, ammo so'nggi yillarda biz ularning haqiqiy imkoniyatlarini ko'rdik.

Ko'pgina boshqa chuqur o'rganish(deep learning) algoritmlari singari, rekurent neyron tarmoqlar ham nisbatan eski. Ular dastlab 1980-yillarda yaratilgan, ammo so'nggi yillarda biz ularning haqiqiy imkoniyatlarini ko'rdik.

Hisoblash quvvatining oshishi va biz hozir ishlashimiz kerak bo'lgan katta hajmdagi ma'lumotlar va 1990-yillarda uzoq qisqa muddatli xotira (LSTM) ixtirosi haqiqatan ham RNN-ni birinchi o'ringa olib chiqdi.

Hisoblash quvvatining oshishi va biz hozir ishlashimiz kerak bo'lgan katta hajmdagi ma'lumotlar va 1990-yillarda uzoq qisqa muddatli xotira (LSTM) ixtirosi haqiqatan ham RNN-ni birinchi o'ringa olib chiqdi.

Ichki xotirasi tufayli RNN o'zlari qabul qilgan ma'lumotlarga oid muhim narsalarni eslab qolishlari mumkin, bu ularga keyingi voqealarni bashorat qilishda juda aniq bo'lishga imkon beradi.

Ichki xotirasi tufayli RNN o'zlari qabul qilgan ma'lumotlarga oid muhim narsalarni eslab qolishlari mumkin, bu ularga keyingi voqealarni bashorat qilishda juda aniq bo'lishga imkon beradi.

Shuning uchun ular vaqt seriyalari, nutq, matn, moliyaviy ma'lumotlar, audio, video, ob-havo va boshqalar kabi ketma-ket ma'lumotlar uchun afzal algoritmdir.

Shuning uchun ular vaqt seriyalari, nutq, matn, moliyaviy ma'lumotlar, audio, video, ob-havo va boshqalar kabi ketma-ket ma'lumotlar uchun afzal algoritmdir.