Urganch filyali mustaqil ishi


Neyon tarmoqni o’qitish paramertlarini(o’qish qadami-lr, o’qitishlar soni-epoch) tanlang


Download 92.51 Kb.
bet3/3
Sana18.06.2023
Hajmi92.51 Kb.
#1578200
1   2   3
Bog'liq
DASTON (1)

. Neyon tarmoqni o’qitish paramertlarini(o’qish qadami-lr, o’qitishlar soni-epoch) tanlang.
optimizer = Adam(learning_rate=0.001)
model.compile(optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
history = model.fit(train_x, train_y, verbose=2, batch_size=5, epochs=200)


Neyron tarmoqning o’qitish natijalarini garfik tarvirlang.
Grafikda tasvirlab ko’ramiz.
plt.figure(figsize=(14,2))

plt.subplot(131)


plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.title('Model accuracy')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.grid()

plt.subplot(132)


plt.plot(history.history['loss'])
plt.title('Model loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.grid()
plt.show()



Model aniqligini hisoblang(o’rgatuvchi tanalama uchun).

Modelni test to’plam bilan testlang. Modelini test to’plamdagi aniqligini hisoblang.





Xulosa


Sun'iy neyron tarmoq - bu bir-biri bilan o'zaro ta'sir qiluvchi neyronlar to'plami. Ular ma'lumotlarni qabul qilish, qayta ishlash va yaratishga qodir. Buni tasavvur qilish inson miyasining ishi kabi qiyin. Bizning miyamizdagi neyron tarmoq siz uni hozir o'qiy olishingiz uchun ishlaydi: bizning neyronlarimiz harflarni taniydi va ularni so'zlarga qo'yadi.Sun'iy neyron tarmog'i miyaga o'xshaydi. U dastlab ba'zi murakkab hisoblash jarayonlarini soddalashtirish uchun dasturlashtirilgan. Bugungi kunda neyron tarmoqlar ko'proq imkoniyatlarga ega.



Foydalanilgan adabiyotlar


Chen, Yung-Yao; Lin, Yu-Hsiu; Kung, Chia-Ching; Chung, Ming-Han; Yen, I.Hsuan (January 2019). "Design and Implementation of Cloud Analytics-Assisted
Smart Power Meters Considering Advanced Artificial Intelligence as Edge Analytics in Demand-Side Management for Smart Homes". Sensorlar. 19 (9): 2047. doi:10.3390/s19092047. PMC 6539684. PMID 31052502.
^ Makkullox, Uorren; Valter Pitts (1943). "Asabiy faoliyatda doimiy bo'lgan g'oyalarning mantiqiy hisobi". Bulletin of Mathematical Biophysics. 5 (4): 115–133. doi:10.1007/BF02478259.
^ Kleene, S.C. (1956). "Representation of Events in Nerve Nets and Finite Automata". Annals of Mathematics Studies (34). Prinston universiteti matbuoti. pp.
3–41. Olingan 17 iyun 2017.
^ Xebb, Donald (1949). The Organization of Behavior. Nyu-York: Vili. ISBN 9781-135-63190-1.
^ Farley, B.G.; V.A.Klark (1954). "Raqamli kompyuter tomonidan o'z-o'zini tashkil qilish tizimlarini simulyatsiya qilish". Axborot nazariyasi bo'yicha IRE operatsiyalari. 4 (4): 76–84. doi:10.1109 / TIT.1954.1057468.
Download 92.51 Kb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   2   3




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling