Mavzu: Neyron tarmoq asosida sinflashtirish masalasini yechish. Neyron tarmog‘ida yo‘qotish funksiyasi (loss function) va gradientli tushish (gradient descent) funksiyalarini hisoblash. Sinflashtirish uchun model aniqligi oshirish. Guruh

Neyron tarmoqlarining xususiyatlari
Shuni ta'kidlash kerakki, neyron tarmoqlari odatdagi so'z tuyg'usida dasturlashni talab qilmaydi. Neyron tarmoqlari uchun nefer tarmoqlarini o'qitish uchun maxsus algoritmlar, masalan, qarshi taqsimlash va teskari taqsimlash kabi qo'llaniladi.
Tarmoqni kiritish ma'lumotlarini va mos keladigan mahsulotni belgilab, dasturchi "dastur" dasturi. Nomonlar orasidagi sinapoctik ulanishlar uchun tarmoq koeffitsientlarini avtomatik ravishda sozlaydi. Bilan birga tortish koeffitsientlari dard Neyronlar, tarmoq orqali ma'lumotlarni tarqatish xususiyatini belgilaydi va shu tariqa o'quv jarayonida ishlatiladigan ma'lumotlarga to'g'ri javobni o'rnatdi.
To'g'ri javoblarni olish uchun tarmoq o'qishi ko'p vaqt talab qilishi mumkin. Tarmoqni tayyorlash paytida, shuningdek, amaliy apparat va yordamchi imkoniyatlari bo'yicha qancha rasmlarni bilib olish kerakligiga bog'liq dasturiy ta'minot. Biroq, mashg'ulot tugaganidan keyin tarmoq juda yuqori tezlikda javob berishga qodir. Ga binoan arxitektura sun'iy neyron tizimi Boshqa hisoblash tizimidan farq qiladi.
Klassik axborot tizimi disketa ma'lumotlarini xotira elementlari bilan ulash qobiliyatini amalga oshiradi. Masalan, odatda axborot tizimi Qo'shni xotira elementlari guruhidagi ma'lum bir ob'ekt to'g'risidagi ma'lumotlarni saqlaydi. Binobarin, kirish va ma'lumotni boshqarish imkoniyati ob'ektning atributlari va yozib olingan xotira kataklarining manzili o'rtasida o'zaro bog'liqlik bilan aloqa o'rnatish orqali erishiladi.
Bunday tizimlardan farqli o'laroq, sun'iy neyron tizimlari modellari miyaning faoliyat ko'rsatadigan zamonaviy nazariyalar asosida ishlab chiqilgan, shunga ko'ra, miyaga vazn koeffitsientlari yordamida ma'lumot beradi. Bunday holda, vazn koeffitsientining ma'lum qiymati va saqlangan ma'lumotlarning o'ziga xos elementi o'rtasida to'g'ridan-to'g'ri bog'liqlik mavjud emas. Bu kabi tarqatilgan ma'lumotlar gologrammalarda qo'llaniladigan asorat va tasvirni taqdim etish texnologiyasiga o'xshashdir.
Ushbu texnologiyaga ko'ra, gologramma liniyasi diffraktsiya panjara sifatida ishlaydi. Ularning yordami bilan, lazer nurlari o'tib ketganda, saqlangan rasm o'ynatilgan, ammo ma'lumotlar to'g'ridan-to'g'ri izohlanmagan.