biror (u) tasodifiy miqdor oʻrta qiymatining boshqa bir tasodifiy miqdoriga bogʻlikligi

Turlari[tahrir | manbasini tahrirlash]

SNT koʻplab sohalarda eng ilgʻor texnologiyalarning keng oilasiga aylandi. Eng oddiy turlar bir yoki bir nechta statik komponentlarga ega. Jumladan birliklar soni, qatlamlar soni, birlik ogʻirliklari va topologiya.Dinamik turlar ulardan bir yoki bir nechtasini oʻrganish orqali rivojlanishiga imkon beradi. Ikkinchisi ancha murakkab, ammo oʻrganish muddatlarini qisqartirishi va yaxshi natijalar berishi mumkin. Baʼzi turlari faqat apparatda ishlaydi, boshqalari esa sof dasturiy taʼminot boʻlib, umumiy maqsadli kompyuterlarda ishlaydi.
Baʼzi asosiy yutuqlarga quyidagilar kiradi: vizual va boshqa ikki oʻlchovli maʼlumotlarni qayta ishlashda ayniqsa muvaffaqiyatli boʻlgan konvolyutsion neyron tarmoqlari.^[75][76] Qisqa muddatli uzoq muddatli xotira yoʻqolib borayotgan gradient muammosidan qochadi^[77] va katta lugʻatli nutqni aniqlashga yordam beruvchi past va yuqori chastotali komponentlar aralashmasiga ega boʻlgan signallarni boshqara oladi,^[78][79] matndan to-nutq sintezi,^[80][78] Raqobatbardosh tarmoqlar, masalan, bir nechta tarmoqlar (turli xil tuzilishdagi) oʻyinda gʻalaba qozonish^[81] yoki kiritilgan maʼlumotlarning haqiqiyligi haqida raqibni aldash kabi vazifalarda bir-biri bilan raqobatlashadigan generativ raqib tarmoqlari.^[82]

Tarmoq dizayni[tahrir | manbasini tahrirlash]

Neyron arxitektura qidiruvi (NAS) SNT dizaynini avtomatlashtirish uchun mashinani oʻrganishdan foydalanadi. Asosiy qidiruv algoritmi nomzod modelini taklif qilish, uni maʼlumotlar toʻplamiga nisbatan baholash va natijalardan NAS tarmogʻini oʻrgatish uchun fikr-mulohaza sifatida foydalanishdir.^[83] Mavjud tizimlar orasida AutoML va AutoKeras mavjud.^[84]
Dizayn masalalari tarmoq qatlamlarining soni, turi va ulanishini, shuningdek, har birining oʻlchamini va ulanish turini (toʻliq, birlashma,...).
Giperparametrlar, shuningdek, dizayNTing bir qismi sifatida aniqlanishi kerak(ular oʻrganilmagan), har bir qatlamda qancha neyron borligi, oʻrganish tezligi, qadam, qadam, chuqurlik, qabul qiluvchi maydon va toʻldirish (CNT uchun) va hokazo.