Muhammad Al-Xorazmiy nomidagi tatu qarshi filiali 3-kurs talabasi
Download 0.54 Mb. Pdf ko'rish
|
3-mustaqil mashina Soliyev A
|
Neyron tarmoq nima?
Neyron tarmoqlari – bu inson miyasining ishlash faoliyatini qisman aks ettiruvchi tuzilma bo’lib, bunda ko’plab neyronlar bir-biriga bog’langan holda neyron tarmog’ini tashkil qiladi. Neyron tarmog’i chapdan o’ngga (to’g’ri-to’g’ri) ko’rinishda amalga oshiriladi, kiruvchi parametrlar neyronlar asosida hisoblanadi va natijada chiquvchi qiymatlar shakllanadi Biologik neyron tarmoq tashkil etuvchilarini Cell body (soma), dendrites, Synapse, Axon Node – tugun, Input – kiruvchi ma’lumotlar, Weights (interconnections) – og’irlik koeffitsentlari, Output – chiquvchi ma’lumotlar, natija Kiruvchi qatlam (input layer) – obyektga tegishli bo’lgan kiruvchi ma’lumotlar (Masalan, 28x28 o’lchamdagi tasvir bo’ladigan bo’lsa, 784 ta kiruvchi parametr); Chiquvchi qatlam (output layer) – hisoblash natijasini ko’rsatadigan natijaviy qatlam; Yashirin qatlamlar (hidden layer) – neyron tarmog’ida asosiy hisoblashlarni amalga oshiruvchi ko’p sathli (yoki bitta sath) neyronlar jamlanmasi Kerasdagi asosiy struktura bu model. Modellar bir qancha qatlamlardan tashkil topishi mumkin. Kerasda qatlamlarning bir nechta turi mavjud. ◦ Ketma-ket tartibli(Sequential) model ◦ Konvolyutsion qatlam ◦ MaxPooling qatlam ◦ Zich (Dense) qatlam ◦ Dropout qatlam Kerasning ishlab chiqilishiga asosiy sabab shuki – ungacha boshqa neyron tarmoqlari kutubxonalaridan foydalanish noqulayroq bo`lgan ya’ni sintaksisi qiyinroq bo`lgan. Keras yuqori- darajali API modellarni yaratish, qatlamlarni 15-Ma'ruza. Chuqur o’qitish (Deep learning) da Python keras va tensorflow kutubxonalaridan foydalanish belgilash yoki bir nechta kirish-chiqish modellarini boshqarish imkonini beradi. Keras modelni yo`qotish (Loss function) va optimizatsiya (Optimization function) funksiyasi bilan kompilyatsiya qiladi, va modelni o`qitishni fit funksiyasi orqali amalga oshiradi. Mashinali o’qitish nazariyasi - bu ma'lumotlardan takroriy o'rganish va aqlli dasturlarni yaratish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan yashirin g'oyalarni topish natijasida paydo bo'ladigan statistik, ehtimollik, hisoblash va algoritmik jihatlarni kesib o'tuvchi soha. Mashinali o’qitishning ulkan kuchiga qaramay, algoritmlarning ichki ishlarini yaxshi tushunish va yaxshi natijalarga erishish uchun ushbu usullarning ko'pini matematik jihatdan chuqur tushunish zarur. Download 0.54 Mb. Do'stlaringiz bilan baham: 
|