O’zbekiston Respublikasi Oliy ta’lim Fan va Innovatsiyalar vazirligi Zahiriddin Muhammad Bobur nomli Andijon Davlat Universiteti Tabiiy fanlar fakulteti Biologiya yo’nalishi

O’zbekiston Respublikasi
Oliy ta’lim Fan va Innovatsiyalar vazirligi
Zahiriddin Muhammad Bobur nomli
Andijon Davlat Universiteti
Tabiiy fanlar fakulteti Biologiya yo’nalishi
4 - bosqich 404-guruh talabasi
Xoshimova Sultonoyning
Bioinformatika fanidan tayyorlagan

KURS ISHI

Mavzu: Neyron tarmoqlari
Kurs rahbar: Qodirova L .



Andijon– 2023
Mundarija:


Kirish………………………………………………………………………………3
I. Bob. Neyron tarmoqlar. Neyron tarmoqlarni qo'llash………………………5
1.1. Neyron tarmoqlari………………………………………………………5
1.2. Neyron signallarni uzatish printsipi…………………………………...17
1.3. Neyron tarmoqlar yordamida bashorat qilish…………………………18
1.4. Neyron tarmoqlarini qo'llash………………………………………….21
1.5. Tasvirlarni tanib olish masalalarda neyron tarmoq modellari………...21
II. Bob. Neyron tarmoq kompilyatsiyasi………………………………………23
2.1. Neyronlar sinflari ierarxiyasi…………………………………………23
2.2. Neyron tarmoq ustasi bilan mos keladi……………………………….25
2.3. Demo dasturlar……………………………………………………….26
Xulosa……………………………………………………………………………28
Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati: …………………………………………..30

Neyron tarmoqlari
Kirish
Mavzunning dolzarbligi. Hozirda sun'iy intellekt va neyron tarmoqlari masalalari har qachongidan ham ommalashmoqda. Ko'pchilikda neyron tarmoqlari qanday ishlashi, ularning faoliyati va ularning ishlash prinsipi nimaga asoslanganligi haqida tobora ko'proq savollar tug‘ilmoqda. Ushbu masalalar mashhurlik bilan bir qatorda sezilarli darajada murakkabdir, chunki jarayonlar turli xil maqsadlar uchun mo'ljallangan murakkab mashina o'rganish algoritmlari, o'zgarishlarni tahlil qilishdan ma'lum harakatlar bilan bog'liq xavflarni modellashtirishgacha.
Neyron tarmoqlari biologik analoglarning soddalashtirilgan modelidir. Neyron tarmog'ining tuzilmasiga ega bo'lgan dastur mashinaga kirish ma'lumotlarini tahlil qilish va ma'lum manbalardan olingan natijani saqlash imkonini beradi. Keyinchalik, ushbu yondashuv, agar u tarmoq sikllari tajribasida bo'lgan bo'lsa, joriy ma'lumot to'plamiga mos keladigan natijani xotiradan olish imkonini beradi.
Ko'pchilik neyron tarmog'ini inson miyasining analogi sifatida qabul qiladi. Bir tomondan, bu taxminni haqiqatga yaqin deb hisoblash mumkin, ammo boshqa tomondan, inson miyasi juda murakkab mexanizm bo'lib, uni hech bo'lmaganda foizning bir qismi uchun mashina yordamida qayta yaratishga qodir. Neyron tarmog'i – bu asosan miyaning prinsipiga asoslangan dastur, ammo uning hamkasbi emas. TensorFlow kutubxonasini ishlab chiquvchilari uni moslashuvchan, samarali, kengaytiriladigan, ko'chma qilishga intildilar. Natijada, uni mobil qurilmalar uchun yaratadigan va ulkan klasterlar vakili yaratadigan turli xil hisoblash muhitlarida ishlatish mumkin bo‘ladi. Kutubxona sizga tezda o'qitilgan modellarni haqiqiy ish uchun tayyorlashga imkon beradi, bu ishlab chiqarish maqsadlari uchun modellarning maxsus dasturlarini yaratish zaruratini yo'q qiladi. Biologik neyron tarmoq yuqori darajadagi ulanishga ega: boshqa neyronlar bilan bir necha mingta aloqa bitta neyronga tushishi mumkin. Ammo, bu taxminiy qiymat va har bir holatda u boshqacha. Bir neyrondan ikkinchisiga impulslarning uzatilishi butun neyron tarmog’ining ma’lum bir qo’zg’alishini keltirib chiqaradi. Ushbu qo’zg’alishning kattaligi neyron tarmoqning ba’zi kirish signallariga javobini aniqlaydi. Masalan, odamning eski tanishi bilan uchrashuvi, agar ba’zi tanish va yoqimli hayot xotiralari ushbu tanishish bilan bog’liq bo’lsa, neyron tarmog’ining kuchli qo’zg’alishiga olib kelishi mumkin.