Zbekiston aloqa va axborotlashtirish agentligi muhammad al-xorazmiy nomidagi

[tahrir | manbasini tahrirlash]
Video oʻyinlarni oʻynash kabi ilovalarda aktyor bir qator harakatlarni amalga oshiradi va har biridan keyin atrof-muhitdan umuman oldindan aytib boʻlmaydigan javob oladi. Oʻqitishni mustahkamlashda maqsad uzoq muddatli (kutilgan yigʻilgan) xarajatlarni minimallashtiradigan harakatlarni amalga oshirish uchun tarmoqni tortish (siyosatni ishlab chiqish) hisoblanadi. Vaqtning har bir nuqtasida agent biror harakatni amalga oshiradi va atrof-muhit baʼzi (odatda nomaʼlum) qoidalarga koʻra kuzatuv va bir lahzalik xarajatlarni keltirib chiqaradi. Har qanday vaziyatda agent xarajatlarni aniqlash uchun yangi harakatlarni oʻrganish yoki tezroq davom etish uchun oldingi oʻrganishdan foydalanishga qaror qiladi.
Rasmiy ravishda atrof-muhit davlatlar bilan Markov qaror jarayoni (MDP) sifatida modellashtirilgan {\displaystyle \textstyle {s_{1},...,s_{n}}\in S}  va harakatlar {\displaystyle \textstyle {a_{1},...,a_{m}}\in A} . Holatga oʻtishlar nomaʼlum boʻlgani uchun uning oʻrniga ehtimollik taqsimotlari qoʻllaniladi: lahzali xarajatlar taqsimoti {\displaystyle \textstyle P(c_{t}|s_{t})} , kuzatish taqsimoti {\displaystyle \textstyle P(x_{t}|s_{t})}  va oʻtish taqsimoti {\displaystyle \textstyle P(s_{t+1}|s_{t},a_{t})} , siyosat esa kuzatishlar berilgan harakatlar boʻyicha shartli taqsimlash sifatida belgilanadi.
SNT bunday ilovalarda oʻrganish komponenti boʻlib xizmat qiladi.^[58][59] SNT bilan birgalikda dinamik dasturlash (neyrodinamik dasturlash)^[60] SNT qobiliyati tufayli transport vositalarini marshrutlash,^[61] video oʻyinlar, tabiiy resurslarni boshqarish^[62][63] va tibbiyot^[64] kabi muammolarga qoʻllanilgan. nazorat masalalarini echish uchun sonli yaqinlashish uchun diskretizatsiya tarmogʻining zichligini kamaytirishda ham aniqlik yoʻqotilishini kamaytirish.
Oʻz-oʻzini oʻrganish[tahrir | manbasini tahrirlash]
Neyron tarmoqlarda oʻz-oʻzini oʻrganish 1982-yilda Crossbar Adaptive Array (CAA) deb nomlangan oʻz-oʻzini oʻrganishga qodir neyron tarmogʻi bilan birga kiritilgan.^[65] Bu faqat bitta kirish, vaziyat s va faqat bitta chiqish, harakat (yoki xatti-harakatlar) boʻlgan tizimdir. Unda na tashqi maslahat kiritish, na atrof-muhitdan tashqi mustahkamlash kiritish mavjud. Tizim idrok va hissiyot oʻrtasidagi oʻzaro taʼsir orqali boshqariladi.^[66] Xotira matritsasi W =||w(a, s)|| ni hisobga olgan holda, har bir iteratsiyada oʻzaro bogʻliqlikni oʻz-oʻzidan oʻrganish algoritmi quyidagi hisoblashni amalga oshiradi:
Qandaydir murakkab funksiya berilsin ( maqsad funktsiyasi) bir nechta o'zgaruvchilarga bog'liq va funktsiya qiymati maksimal bo'lgan o'zgaruvchilarning shunday qiymatlarini topish talab qilinadi. Bunday turdagi vazifalar deyiladi optimallashtirish muammolari va amalda juda keng tarqalgan.
Eng yorqin misollardan biri yuqorida tavsiflangan investitsiyalarni taqsimlash muammosidir. Bu masalada o'zgaruvchilar har bir loyihaga qo'yilgan investitsiyalar hajmi (10 ta o'zgaruvchi) bo'lib, maksimallashtiriladigan funksiya esa investorning umumiy daromadidir. Shuningdek, har bir o'zgaruvchi uchun o'zgarish maydonini belgilaydigan har bir loyihaga minimal va maksimal investitsiyalar qiymatlari berilgan.
Keling, bu muammoni bizga ma'lum bo'lgan tabiiy optimallashtirish usullaridan foydalangan holda hal qilishga harakat qilaylik. Biz har bir investitsiya variantini (o'zgaruvchan qiymatlar to'plamini) individual sifatida va ushbu variantning rentabelligini ushbu shaxsning yaroqliligi sifatida ko'rib chiqamiz. Keyin, evolyutsiya jarayonida (agar biz uni tartibga solishga muvaffaq bo'lsak), jismoniy shaxslarning jismoniy tayyorgarligi oshadi, ya'ni ko'proq va ko'proq foydali investitsiya variantlari paydo bo'ladi. Bir nuqtada evolyutsiyani to'xtatib, eng yaxshi shaxsni tanlab, biz muammoga juda yaxshi yechim topamiz.

Xulosa
Men ushbu mustaqil ishni bajarish davomida bir necha xil ma’lumotlarga ega bo’ldim. Xususan neyron tarmoqlar xaqida tushunchalarga ega boldim. Neyron tarmoq qanay ishlatiladi, qayerlarda ishlatiladi degan savollarga javob toptim. Neyron toqmoqlar turlarini organib chiqtim. Shu qatori bir qatlamli neyron tarmoq va kop tarmoqli Neyron tarmoqlarni o’rgandim va bir biridan farqlarini bilib oldim.

Foydalanilgan adabiyotlar

1. A. V. Leus. Biometricheskaya autentifikatsiya po dinamicheskim xarakteristikam podpisi.Jain, A. K.; Ross, Arun & Prabhakar, Salil (January 2004), "Шаблон:Doi-inline", IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology Т. 14th .

2. A. B. J. Teoh, A. Goh, and D. C. L. Ngo, "Random Multispace Quantization as an Analytic Mechanism for BioHashing of Biometric and Random Identity Inputs, " Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, vol. 28, pp. 1892—1901, 2006.
3. M. Savvides, B. V. K. V. Kumar, and P. K. Khosla, "«Corefaces»- Robust Shift Invariant PCA based Correlation Filter for Illumination Tolerant Face 68 Recognition, " presented at IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’04), 2004.
4. M. A. Dabbah, W. L. Woo, and S. S. Dlay, "Secure Authentication for Face Recognition, " presented at Computational Intelligence in Image and Signal Processing, 2007. CIISP 2007. IEEE Symposium on, 2007.