1- “Сунъий интеллект” нима эканлигини тушиниш ва унга таъриф беришдан олдин аввало “Интеллект”

Генератив тармоқлар (GAN) - яқинда пайдо бўлган ва тез ривожланаётган энг янги тармоқ тури. Уларнинг вазифаси машина ижодкорлигидир. Машина ижодкорлиги ҳар қандай таркибни яратишни англатади:
- матнлар (шеърлар, қўшиқлар, ҳикоялар)
- Расмлар (шу жумладан фотореалистик)
- Аудио (овоз яратиш, мусиқий композициялар) ва бошқалар.
Бундан ташқари, ушбу рўйхатга таркибни ўзгартириш вазифаларини қўшишингиз мумкин:
- қора ва оқ плёнкаларни рангли бўяш
- видеодаги мавсумни ўзгартириш (масалан, атроф-муҳитнинг қишдан ёзга ўзгариши) ва бошқалар.










To'g'ridan-to'g'ri tarqalishning neyron to’rlari
(bir yo'nalishli).
Ushbu strukturada signal kirish qatlamidan chiqish qatlamiga qat'iy ravishda yo'nalishda harakat qiladi. Signalning teskari yo'nalishda harakati amalga oshirilmaydi va printsipial jihatdan mumkin emas. Bugungi kunda ushbu rejani ishlab chiqish keng tarqalgan bo'lib, bugungi kunda shaklni aniqlash, prognozlash va klasterlash muammolarini muvaffaqiyatli hal qilmoqda.
Takroriy neyron to’rlari (teskari aloqa bilan).
Bu erda signal ham oldinga, ham orqaga harakat qiladi. Natijada, chiqish natijasi kirishga qaytishga qodir. Neyronning chiqishi og'irlik xususiyatlari va kirish signallari bilan belgilanadi, bundan tashqari u yana kirishga qaytariladigan oldingi chiqishlar bilan to'ldiriladi. Ushbu neyron tarmoqlar qisqa muddatli xotira funktsiyasiga ega, ular asosida signallar qayta tiklanadi va ularni qayta ishlash jarayonida to'ldiriladi.
Radial asosli funktsiya
Radial asosli funktsiya - kontekstga qarab, sun'iy neyron tarmoqning bir qatlamida yoki boshqa tarzda faollashtirish funktsiyasi sifatida ishlatiladigan bir xil turdagi radial funktsiyalar to'plamidan olingan funktsiya. Radial funktsiya har qanday haqiqiy funktsiya bo'lib, uning qiymati faqat boshlang'ich nuqtagacha bo'lgan masofaga yoki markaz deb ataladigan boshqa nuqta orasidagi masofaga bog'liq bo'ladi.
Kirish qatlamidagi neyronlar soni ushbu kirish vektorining komponentlari soni bilan belgilanadi. Chiqishlar soni sinflar soni bilan belgilanadi, ya'ni jami M sinflar mavjud bo'lsa, u holda chiqish qatlamidagi neyronlar soni ham M bo'ladi. Shunday qilib, chiqish qatlamidagi har bir neyron o'z sinfi uchun "mas'ul". Neyronlarning chiqish qatlamida oladigan qiymatlari, Kohonen neyron tarmog'iga ko'ra, kirishda tasniflangan ob'ekt vektorining ma'lum bir sinfga qanchalik yaqinligini aks ettiradi.