Sun’iy neyron tarmoqlari Ma’ruza rejasi
Download 1,45 Mb. Pdf ko'rish
|
Suniy neyron tarmog\'i
- Bu sahifa navigatsiya:
- Neyron tarmoqda o’qitish Neyron tarmoqda o’qitish
48
212 35 5 Neyronni o’qitish Kiruvchi ma’lumot sifatida tasvir pixel qiymatlari qaraladi Neyron tarmoqda o’qitish Neyron tarmoqda o’qitish Neyron tarmoqda o’qitish Neyron tarmoqda o’qitish Neyron tarmoqda o’qitish Neyron tarmoqda o’qitish Neyron tarmoqda o’qitish Neyron tarmoqda o’qitish Neyron tarmoqda o’qitish Neyron tarmoqda o’qitish Neyron tarmoqda o’qitish Neyron tarmoqda o’qitish Neyron tarmoqda o’qitish Neyron tarmoqda o’qitish Neyron tarmoqda hisoblash jarayoni Masalan kirish qatlami 2 ta neyrondan, yashirin qatlam 3 ta neyrondan va chiquvchi qatlam esa 2 ta neyrondan iborat quyidagicha tarmoq berilgan bo’lsin. Bunda matritsa ustida amalga oshiriladigan amalllar, qo’shish va ko’paytirish amallaridan foydalangan holda kiruvchi qatlam neyronlari mos ravishda ularning og’irlik koeffitsentlariga (weights, wij) ko’paytiriladi va har bir natijaviy neyronga ozod had (bias, bi) qo’shiladi Kiruvchi qatlam va og’irlik koeffitsentlari Berilgan kiruvchi qatlam va og’irlik koeffitsentlarining matritsa ko’rinishi Yashirin qatlam va og’irlik koeffitsentlari Perceptron Natija berilgan tasvir piksel qiymatlaridan kelib chiqib qaysi sinfga tegishli ekanligini aniqlaydi Perceptron bu – 2 ta qatlamdan iborat ya’ni kiruvchi va chiquvchi qatlamdan iborat bo’lgan neyronni hisoblash tuguni. Har bir perceptron sodda sinflash masalasini yechishda qo’llaniladi. Mashinali o’qitish va neyron tarmoqlari uchun Python dasturlash tili paketlari Download 1,45 Mb. Do'stlaringiz bilan baham: |
Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2025
ma'muriyatiga murojaat qiling
ma'muriyatiga murojaat qiling