Guruh F. I ball 611-19 Qosimova Yulduzxon 3-topshiriq

CHUQURLASHTIRILGAN TARMOQNI O’QITISH 
Neyrotarmoqni o’qitish — chuqurlashtirilgan o’qitishning eng murakkab 
qismidir 
• 
Sizga juda katta ma’lumotlar to’plami zarur bo’ladi. 
• 
Sizga yuqori hisoblash quvvati zarur bo’ladi. 

---

• 
Tarmoqni o’qitish uchun unga tayyor ma’lumotlarni yuborish va u generatsiya 
qilgan chiqish natijalarini bizning tekshiruvchi ma’lumotlarimiz to’plami bilan 
taqqoslanadi. 
• 
Barcha ma’lumotlar o’tkazilgandan so’ng, algoritm natijasi real 
ma’lumotlardan qanchalik farq qilishini ko’rsatuvchi funksiyani aniqlash 
mumkin.Ushbu funksiya yo’qotish funksiyasi deyiladi. 
YO’QOTISH FUNKSIYASI QIYMATI QANDAY KAMAYTIRILADI? 
Gradiyentli tushush — bu minimum funksiyani topishga yordam beruvchi 
usuldir. Biz bu holatda yo’qotish funksiyasining minimumini qidiramiz. 
Metodning mazmuni har bir aylanish(stikl)da og’irlikni uncha katta bo’lmagan 
qiymatga o’zgartirishdan iborat.
GRADIYENTLI TUSHUSH 
O’QITISHDAN SO’NG AVIABILETLAR UCHUN NARXLARNI 
PROGNOZLASH 
UCHUN 
ISHLAB 
CHIQQAN 
SERVISIMIZDAN 
FOYDALANISH MUMKIN. 
• 
Chuqurlashtirib o’qitishda neyron tarmoqdan jonivorlar intelektini taqdim etish 
uchun qo’llaniladi. 
• 
Neyron tarmoqlarida 3 turdagi neyron qatlamlari mavjud: kiruvchi qatlam, 
yashirin qatlam(lar), chiquvchi qatlam. 
• 
Neyronlar orasidagi bog’lanishlar kiruvchi ma’lumotlar elementlari 
imkoniyatlarini aniqlovchi og’irlikka ega. 
• 
Neyron tarmoqlarini chuqurlashtirib o’qitish uchun juda kata ma’lumotlar 
to’plami zarur bo’ladi.