Urganch filyali mustaqil ishi
Neyon tarmoqni o’qitish paramertlarini(o’qish qadami-lr, o’qitishlar soni-epoch) tanlang
Download 92.51 Kb.
|
DASTON (1)
- Bu sahifa navigatsiya:
- Xulosa
. 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. XulosaSun'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. |
Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling
ma'muriyatiga murojaat qiling