Кўп қатламли нейрон тўрларининг тури схемалари

Кўп қатламли нейрон тўрларининг тури схемалари.

Neyron toʻrlarining qoʻllanilish sohalari, ilovalar turli-tuman

sohalarni oʻz ichiga oladi: obrazlarni anglash, shovqinli maʼlumotlarni

qayta ishlash, obrazlarni toʻldirish, assotsiativ izlash,

klassifikatsiyalash, optimallash, bashoratlash, diognoz qoʻyish,

signallarni qayta ishlash, abstraktlash, jarayonlarini boshqarish va

nazorat qilish, maʼlumotlarni sismentlash, axborotlarni siqish

jipislashtirish, murakkab akslantirish, murakkab jarayonlarni

modellashtirish, mashinali koʻrish (elektron koʻz), nutqni anglash va

bashqalar.

Neyron toʻrlaridan foydalanishning mohiyati iqtisodiy sohada

shundan iboratki, bu yangi usul, metod oldingi anʼanaviy ishlatib

kelinayotgan metodlarni istisno, chetga surib tashlamaydi yaʼni

velosipedni yangidan yaratmaydi, balki bu neytron toʻrlari yuqorida

keltirilgan masalalarni yechish uchun yaratilgan, yangi imkoniyatlarga ega

hisoblash vositasidir.

10

1. Neyron toʻrlarini tarixi va uning asosiy komponentalari

Elektron - hisoblash texnikasining yanada barq urib rivojlanish

davrida, yaʼni XX asr oʻrtalarida soha olimlari va injenerkonstruktorlari orasida tipik, namunaviy EHM qanday prinsip asosida

ishalash va u qanday amalga oshirilishi mumkin degan masalalar fikrlar,

qarashlar, izlanishlarda yagonalik, birlik, bir fikrlilik mavjud emas

edi. Biz hozir barchamiz Informatika asoslari kursida fan Neyman

mashinasi prinsipi arxitekturasi asosida yaratilgan, ishlab

chiqarilayotgan EHMlarni, kompyuterlarni oʻrganyapmiz. Shunga

qaramasdan, informatika boʻyicha darsliklarda, oʻsha paytlarda EHMni,

kompyuterni yaratishda boshqa bir faoliyat prinsiplariga,

arxetekturalariga asoslangan gʻoyalar, amaliy tavsiyalar toʻgʻrisida bir ogʻiz

ham gap aytilmagan. Bunday gʻoyalardan bir sxemasi boshqacha prinsip va

arxetekturaga asoslangan EHMlar neyron toʻrli kompyuter yoki oddiy

qilib neyron toʻrlari deb nom oladi.

Neyron toʻrlariga boʻlgan birinchi qizikish Mak Kollak va Pitsning

1943-yilda chop qilingan ilk ishlarida asos solingan boʻlib, unda inson

miyasining ishlash faoliyatiga asoslangan oʻxshashlik asosida ishaydigan

kompyuterning sxemasi taklif qilingan edi.Ular inson miyasini tashkil

etuvchi elementi nerv kletkasini modelini yaratishdi va unga neyron deb

nom berishdi. Insonning miyasi oq va seriy rangdagi moddadan tashkil

topgan: oq - neyronlarning jismi, tanasi, seriy moddalar esa - bu

neyronlarni bir-biri bilan bogʻlovchi vosita (tkan) yoki aksonlar va

dendiritlardir. Inson miyasi tahminan 1011 oʻzaro boʻlingan neyronlardan

tashkil topgan. Har bir neyron axborotni oʻzining dendiridlari orqali

oladi, oʻzlashtiradi, axborotlarning keyingi joyiga uzatish faqat bitta

Tanlovchi SQL-so’rovlar SELECT funktsiya (yo’riqnoma) sida tuziladi. Bu operatsiyani bajarishda Microsoft Jet ma’lumotlar bazasi yadrosi ko’rsatilgan jadvalni topadi yoki tanlash shartiga mos keluvchi satr, ustunlardan jadval hosil qiladi va tartiblaydi yoki ko’rsatilgan tartibda natijaviy satrlar bo’yicha guruhlaydi. SELECT funktsiyasi ma’lumotlar bazasidagi ma’lumotlarni o’zgartirmaydi.

SQL haqida tushuncha, SQL so’rovlar tuzish, SQL da ifodalarni kiritish va SQL operatorlari SELECT funktsiyasidan foydalanish ko’nikmalarini hosil qilish. Nazariy ma’lumotlar. So’rov – bu ma’lumotlar bazasidan ma’lumotlarni jadval ko’rinishda tanlab olish uchun mo’ljallangan Access muhitidir, hamda jadvalli ma’lumotlar ustida aniq amallarni bajarish imkoniyatini ham beradi.

-- A list of all calls (sorted by employee and start time)
SELECT *
FROM call
ORDER BY
call.employee_id ASC,
call.start_time ASC;
-- A list of all calls together with the call duration
SELECT
call.*,
DATEDIFF("SECOND", call.start_time, call.end_time) AS call_duration
FROM call
ORDER BY
call.employee_id ASC,
call.start_time ASC;

-- SUM of call duration per each employee
SELECT
employee.id,
employee.first_name,
employee.last_name,
SUM(DATEDIFF("SECOND", call.start_time, call.end_time)) AS call_duration_sum
FROM call
INNER JOIN employee ON call.employee_id = employee.id
GROUP BY
employee.id,
employee.first_name,
employee.last_name
ORDER BY
employee.id ASC;

-- average call duration per employee
SELECT
employee.id,
employee.first_name,
employee.last_name,
AVG(DATEDIFF("SECOND", call.start_time, call.end_time)) AS call_duration_avg
FROM call
INNER JOIN employee ON call.employee_id = employee.id
GROUP BY
employee.id,
employee.first_name,
employee.last_name
ORDER BY
employee.id ASC;
-- average call duration - all calls
SELECT
AVG(DATEDIFF("SECOND", call.start_time, call.end_time)) AS call_duration_avg
FROM call;

-- the difference between AVG call duration per employee and AVG call duration
SELECT
single_employee.id,
single_employee.first_name,
single_employee.last_name,
single_employee.call_duration_avg,
single_employee.call_duration_avg - avg_all.call_duration_avg AS avg_difference
FROM
(
SELECT
1 AS join_id,
employee.id,
employee.first_name,
employee.last_name,
AVG(DATEDIFF("SECOND", call.start_time, call.end_time)) AS call_duration_avg
FROM call
INNER JOIN employee ON call.employee_id = employee.id
GROUP BY
employee.id,
employee.first_name,
employee.last_name
) single_employee

INNER JOIN

(
SELECT
1 AS join_id,
AVG(DATEDIFF("SECOND", call.start_time, call.end_time)) AS call_duration_avg
FROM call
) avg_all ON avg_all.join_id = single_employee.join_id;
INSERT INTO country (country_name, country_name_eng, country_code) VALUES ('Deutschland', 'Germany', 'DEU');
INSERT INTO country (country_name, country_name_eng, country_code) VALUES ('Srbija', 'Serbia', 'SRB');
INSERT INTO country (country_name, country_name_eng, country_code) VALUES ('Hrvatska', 'Croatia', 'HRV');
INSERT INTO country (country_name, country_name_eng, country_code) VALUES ('United Stated of America', 'United Stated of America', 'USA');
INSERT INTO country (country_name, country_name_eng, country_code) VALUES ('Polska', 'Poland', 'POL');
INSERT INTO city (city_name, lat, long, country_id) VALUES ('Berlin', 52.520008, 13.404954, 1);
INSERT INTO city (city_name, lat, long, country_id) VALUES ('Belgrade', 44.787197, 20.457273, 2);
INSERT INTO city (city_name, lat, long, country_id) VALUES ('Zagreb', 45.815399, 15.966568, 3);
INSERT INTO city (city_name, lat, long, country_id) VALUES ('New York', 40.73061, -73.935242, 4);
INSERT INTO city (city_name, lat, long, country_id) VALUES ('Los Angeles', 34.052235, -118.243683, 4);
INSERT INTO city (city_name, lat, long, country_id) VALUES ('Warsaw', 52.237049, 21.017532, 5);