Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg’ona filiali “Kompyuter injiniringi” fakulteti
710-19-guruh talabasi
Muhammadiy Qobiljonov
Mustaqil ishi.
Neyron tarmoqni o'qitish uchun o'quv variantini tanlash. Repetitor tanlash.
Reja: - 1. Neyron tarmoqlari nima va ular nima qila oladi.
- 2. Konvolyutsion neyron tarmoqlar.
- 3. Takroriy neyron tarmoqlari.
- 4.O’qituvchili va o’qituvchisiz o’qitish.
Neyron tarmoqlari nima va ular nima qila oladi. - Neyron tarmoqlari sun'iy intellekt tizimlarini rivojlantirish yo'nalishlaridan biridir. Gap shundaki, inson asab tizimining ishini, ya'ni uning o'rganish va xatolarni tuzatish qobiliyatini iloji boricha tahlil qilish. Neyron tarmoq nafaqat faollikni, balki inson asab tizimining tuzilishini ham tahlil qiladi. Bunday tarmoq ko'p sonli individual hisoblash elementlaridan ("neyronlar") iborat. Ko'pgina hollarda, har bir "neyron" tarmoqning ma'lum bir qatlamini bildiradi.
Har bir "neyron" ning parametrlari kirish ma'lumotlarining oldingi to'plamlarida olingan natijalarga qarab o'zgarishi mumkin, shuning uchun butun tizimning tartibi o'zgaradi. - Har bir "neyron" ning parametrlari kirish ma'lumotlarining oldingi to'plamlarida olingan natijalarga qarab o'zgarishi mumkin, shuning uchun butun tizimning tartibi o'zgaradi.
- Mail.Ru Group -da Mail.ru qidiruvi rahbari Andrey Kalinin neyron tarmoqlar boshqa mashinalarni o'rganish algoritmlari bilan bir xil muammolarni hal qilishga qodir ekanligini ta'kidlagan.
Olimlar neyron tarmoqlarni yaratdilar, shuning uchun ular murakkab tasvirlar, videolar, matnlar va nutqni farqlashni o'rgandilar. Bugungi kunda neyron tarmoqlarining juda ko'p turlari mavjud. Ular arxitekturaga qarab tasniflanadi - ma'lumotlar parametrlari to'plamlari va ushbu parametrlarning og'irligi, ma'lum ustuvorlik. Quyida ulardan ba'zilari keltirilgan. - Olimlar neyron tarmoqlarni yaratdilar, shuning uchun ular murakkab tasvirlar, videolar, matnlar va nutqni farqlashni o'rgandilar. Bugungi kunda neyron tarmoqlarining juda ko'p turlari mavjud. Ular arxitekturaga qarab tasniflanadi - ma'lumotlar parametrlari to'plamlari va ushbu parametrlarning og'irligi, ma'lum ustuvorlik. Quyida ulardan ba'zilari keltirilgan.
Konvolyutsion neyron tarmoqlar - Neyronlar guruhlarga bo'linadi, har bir guruh berilgan xarakteristikani hisoblab chiqadi. 1993 yilda frantsuz olimi Yan Lekun dunyoga qo'lda yozilgan raqamlarni qog'ozda tez va aniq taniy oladigan birinchi konvolyutsion neyron tarmoq LeNet 1 ni yaratdi.
- Bugungi kunda konvulyutsion neyron tarmoqlar asosan multimediya maqsadlarida ishlatiladi: ular grafik, audio va video bilan ishlaydi.
- Neyronlar ma'lumotni ketma -ket eslab qoladilar va shu ma'lumotlar asosida keyingi harakatlarni quradilar. 1997 yilda nemis olimlari eng oddiy takrorlanadigan tarmoqlarni uzoq muddatli xotirali tarmoqlarga o'zgartirdilar. Ularning asosida boshqariladigan takrorlanuvchi neyronlari bo'lgan tarmoqlar ishlab chiqildi.
- Bugungi kunda bunday tarmoqlar yordamida matnlar yoziladi va tarjima qilinadi, odamlar bilan mazmunli dialoglar o'tkazadigan botlar dasturlashtiriladi, sahifalar va dasturlar uchun kodlar yaratiladi.
Biz faqat tasvirni taniy olmasak, takrorlanuvchi neyron tarmoqlardan foydalanamiz. Biz uchun ketma -ketlikni saqlash muhim bo'lgan hollarda, biz sodir bo'layotgan narsalarning tartibiga muhtojmiz, biz oddiy takrorlanuvchi neyron tarmoqlardan foydalanamiz. - Biz faqat tasvirni taniy olmasak, takrorlanuvchi neyron tarmoqlardan foydalanamiz. Biz uchun ketma -ketlikni saqlash muhim bo'lgan hollarda, biz sodir bo'layotgan narsalarning tartibiga muhtojmiz, biz oddiy takrorlanuvchi neyron tarmoqlardan foydalanamiz.
- Bu tabiiy tilni tanib olish, videoni qayta ishlash uchun, hatto tasvirni tanib olish uchun ham ishlatiladi.
Aytaylik, biz his -tuyg'ularni qayta ishlayapmiz. Hatto tabassumda - Aytaylik, biz his -tuyg'ularni qayta ishlayapmiz. Hatto tabassumda
- ham - eng oddiy his -tuyg'ulardan biri - bir nechta narsalar bor: neytral yuz ifodasidan to to'liq tabassum qilgan paytgacha. Ular ketma -ket ketma -ket ketishadi. Buni yaxshi tushunish uchun biz bu qanday sodir bo'lishini kuzatishimiz, oldingi kadrda bo'lganini tizimning keyingi bosqichiga o'tkazishimiz kerak.
O’qituvchili o’qitish jarayoni - O’qituvchili o’qitish jarayoni
- Modelni o’qitishda foydalaniladigan ma’lumotlar odatda ikkita qismga ajratiladi va ular 80:20 nisbatda olinadi. Ya’ni ma’lumotlarning 80% o’qitiluvchi ma’lumot va qolgan 20% esa modelni testlovchi ma’lumot bo’lib xizmat qiladi. O’qitish jarayonida model kiruvchi va chiquvchi ma’lumotlarning 80% dan foydalanadi va modelni o’qitish faqat ushbu ma’lumot orqali amalga oshiriladi.
Oqituvchisiz oqitish (unsupervised learning) Bu mashinani oqitish usulidan biri bolib, bunda modelni oldindan aniq bolgan malumotlar bilan oqitish amalga oshirilmaydi, aksincha obyekt parametrlarini (ma'lumotlarni) topish uchun modelga o'z ustida ishlashga imkon yaratib beriladi. - Oqituvchisiz oqitish (unsupervised learning) Bu mashinani oqitish usulidan biri bolib, bunda modelni oldindan aniq bolgan malumotlar bilan oqitish amalga oshirilmaydi, aksincha obyekt parametrlarini (ma'lumotlarni) topish uchun modelga o'z ustida ishlashga imkon yaratib beriladi.
E’tiboringiz uchun tashakkur!
Do'stlaringiz bilan baham: |
