Ocr tizimlari xaqida maʼlumot bering?

Neyron to’rlari modellari
Neyron tarmoqlar - bu inson miyasining tuzilishi va funktsiyasidan ilhomlangan mashinani o'rganish modelining bir turi. Ular ma'lumotni qayta ishlovchi va uzatuvchi o'zaro bog'langan "neyronlar" qatlamlaridan iborat. Neyron tarmog'ining eng keng tarqalgan turi bu oldinga uzatiladigan neyron tarmoq bo'lib, unda axborot tarmoq bo'ylab faqat bitta yo'nalishda, kirishdan chiqishgacha oqadi. Neyron tarmoqlarning boshqa turlariga ma'lumotlar tsikl bo'ylab oqishi mumkin bo'lgan takrorlanuvchi neyron tarmoqlari va tasvir ma'lumotlarini qayta ishlash uchun mo'ljallangan konvolyutsion neyron tarmoqlar kiradi. Neyron tarmoqlarni bashorat qilishni yoki boshqa vazifalarni bajarishni o'rganish uchun turli xil algoritmlar, masalan, orqaga tarqalish kabi etiketli ma'lumotlarning katta to'plamiga o'rgatish mumkin.
Oddiy va murakkab neyron to'rlari.
Oddiy neyron tarmog'i, shuningdek, oldinga yo'naltirilgan neyron tarmog'i sifatida ham tanilgan, axborot bir yo'nalishda, kirishdan chiqishgacha oqadigan neyron tarmoq turidir. U oldinga uzatish deb ataladi, chunki ma'lumotlar tarmoq bo'ylab orqaga qaytmasdan oqadi. Ushbu tarmoqlar ko'pincha tasvirni aniqlash va tabiiy tilni qayta ishlash kabi vazifalar uchun ishlatiladi.
Murakkab neyron tarmog'i, shuningdek, takroriy neyron tarmog'i sifatida ham tanilgan, ma'lumotlarning bir necha yo'nalishda oqishini ta'minlaydigan neyron tarmoq turidir. Bu tarmoqqa yangi kiritishni qayta ishlashda oldingi kiritishni hisobga olish imkonini beradi, bu esa uni tilni tarjima qilish va nutqni aniqlash kabi vazifalar uchun foydali qiladi. Ushbu tarmoqlardagi takroriy ulanishlar ichki xotirani yaratishga imkon beradi, bu tarmoqqa o'tgan kirishlarni eslab qolish va ulardan joriy ishlov berish haqida ma'lumot berish uchun foydalanish imkonini beradi.

Ko'p qatlamli neyron to'rlari.
Ko'p qatlamli neyron tarmog'i, shuningdek, ko'p qatlamli perseptron (MLP) sifatida ham tanilgan, sun'iy neyronlarning ko'p qatlamlaridan tashkil topgan neyron tarmoq turidir. Ushbu qatlamlar odatda ketma-ketlikda joylashgan bo'lib, kirish qatlami dastlabki kirish ma'lumotlarini oladi va chiqish qatlami yakuniy natijani ishlab chiqaradi. Ularning orasidagi qatlamlar yashirin qatlamlar sifatida tanilgan va ular xususiyatlarni ajratib olish va kiritilgan ma'lumotlar bo'yicha hisob-kitoblarni bajarish uchun ishlatiladi.
Ko'p qatlamli tarmoqlar ko'pincha tasvirlarni tasniflash, nutqni aniqlash va tabiiy tilni qayta ishlash kabi murakkabroq vazifalar uchun ishlatiladi. Tarmoqdagi qo'shimcha qatlamlar kirish ma'lumotlarini yanada murakkabroq ko'rsatishga imkon beradi, bu esa ma'lumotlardagi yanada murakkab naqsh va munosabatlarni o'rganish imkonini beradi.
Ko'p qatlamli tarmoqlar turli xil algoritmlar yordamida o'qitilishi mumkin, masalan, prognoz qilingan va haqiqiy chiqish o'rtasidagi xatolikni minimallashtirish uchun tarmoqning og'irliklarini yangilaydigan nazorat ostida o'rganish algoritmi bo'lgan orqaga tarqalish.
Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, ko'p qatlamli neyron tarmoqlari neyronlarning bir nechta qatlamlariga ega bo'lgan neyron tarmoqlar bo'lib, bu kirish ma'lumotlarini yanada murakkabroq ko'rsatishga imkon beradi va uni yanada murakkab vazifalar uchun mos qiladi.