Дееп Леарнинг ёрдамида биометрик таниб олиш усуллари тадқиқи.
Чуқур нейрон тармоғига умумий нуқтаи
Қуйида компютер коʻриш ҳамжамияти томонидан биометрик таниб олишда қоʻлланиладиган энг истиқболли чуқур оʻрганиш архитектураларининг умумий коʻриниши келтирилган.
Конволютсион нейрон тармоқлари (CНН):
1-расм. CНН архитектура
Конволютсион нейрон тармоқлари чуқур ўрганишда кенг қўлланиладиган архитектуралардан биридир. У уч турдаги қатламлардан иборат: конволютсион қатламлар, бу эрда диққатга сазовор жойларни ажратиш учун расмга сурма бит қўлланилади. Тизим томонидан тўғридан-тўғри бўлмаган имкониятларни кўрсатишни кучайтириш учун диққатга сазовор жойларни ишга тушириш ишини қўллайдиган чизиқли бўлмаган қатламлар; ва Поолинг қатламлари, бу элемент хаританинг бир оз қўшнисини олади ва уни ҳудуднинг баъзи фактик маълумотлари билан алмаштиради.
Т
акрорий нейрон тармоқлари (РНН) ва ЛСТМ:
2-расм. РНН архитектура
Р НН одатда вақт сериялари, нутқ каби кетма-кет маълумотларни қайта ишлаш учун ишлатилади. РНН архитектурасида ҳар бир вақт тамғасида модел жорий вақтдан маълумот олади ва олдинги босқичдан яширин ҳолатни олади ва жорий босқичнинг чиқиши сифатида яширин ҳолатни ҳосил қилади. Охирги вақт тамғасидаги яширин ҳолат кейин вазифани бажариш учун ишлатилиши мумкин.
3-расм. ЛСТМ архитектура
ЛСТМ бу турли хил РННдан бошқа нарса эмас, у РНН дуч келадиган градиент йўқолиши муаммосини энгиб чиқади. ЛСТМ архитектураси учта эшикдан (кириш эшиги, чиқиш эшиги, унутиш эшиги) ва хотира катакчасидан иборат. Ҳужайра вақт оралиғида қийматларни эслаб қолади ва қолган учта эшик ҳужайра ичига ва ташқарига ахборот оқимини тартибга солади.
А
втоматик кодловчилар:
Do'stlaringiz bilan baham: |
