Muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti farg'ona filiali


Chuqur o'qitishga asoslangan neyron tarmoqlari nutq signallarini tanish, tasvirlardagi ob'ektlarni sinflashtirish kabi amaliy masalalarga qo'llash



Download 90,46 Kb.
bet6/6
Sana14.07.2022
Hajmi90,46 Kb.
#794311
1   2   3   4   5   6
Bog'liq
3chi joriy

15-Mavzu: Chuqur o'qitishga asoslangan neyron tarmoqlari nutq signallarini tanish, tasvirlardagi ob'ektlarni sinflashtirish kabi amaliy masalalarga qo'llash
Chuqur neyron tarmoqlari bu Deep Learning modellarida ishlatiladigan asosiy texnologik arxitekturani tashkil etuvchi tushuncha. Ushbu tuzilmalarni sun'iy aql uchun asos bo'lgan sun'iy neyron tarmoqlarining umumiy g'oyasini tushunmasdan tushunib bo'lmaydi. Neyron tarmoqlari ming narsada ishlatiladi: davlat raqamlarini, qo'shiqlarini, yuzlarini, ovozini yoki hatto oshxonamizning mevalarini tanib olish. Ular, ayniqsa, foydali texnologiya bo'lib, ular yaqinda amaliy bo'lgan bo'lsa-da, ular insoniyat kelajagini tashkil qiladi. Keyingi keling, sun'iy neyron tarmoqlari g'oyasini chuqur ko'rib chiqaylik, ular qanday ishlashini, qanday o'qitilganligini va ularni tashkil etuvchi turli neyronlarning o'zaro ta'siri qanday bo'lishini tushunish. Chuqur neyron tarmoqlari Deep Learning yoki Deep Learning-da ishlatiladigan eng muhim texnologik arxitekturalardan biri. So'nggi yillarda ushbu sun'iy tarmoqlar bosh aylantirib boradigan o'sishga ega edi, chunki ular har qanday naqshlarni tan olishda asosiy jihatni tashkil qiladi. Sun'iy intellekt aynan shu tarmoqlarning ishlashi tufayli mavjud bo'lib, ular mohiyatan bizning texnologik va matematik usulda bo'lsa ham, bizning miyamiz qanday ishlashining nusxasi bo'lib qoladi. Chuqur neyron tarmoqlari haqida chuqurroq ma'lumotga ega bo'lishdan oldin, avvalambor sun'iy neyron tarmoqlari qanday ishlashini va ular nima uchun ekanligini tushunishimiz kerak. Lneyron tarmoqlari - bu so'nggi yillarda juda katta ta'sir ko'rsatgan "Mashinaviy o'rganish" ning bir bo'lagi, dasturchilarga va kompyuter olimlariga chat botlari kabi narsalarni yaratishda yordam berish, ular bilan suhbatlashganda bizni haqiqiy insonlar bilan gaplashyapmiz deb o'ylashga majbur qiladi. Sun'iy neyron tarmoqlari avtomatik ravishda harakatlanadigan avtomashinalar, bizning yuzimizni taniydigan va uni istagan narsaga o'zgartiradigan mobil dasturlar va boshqa ko'plab funktsiyalar bilan ishlatilgan. Uning qo'llanilishi juda keng, zamonaviy sun'iy intellektning asosi bo'lib xizmat qiladi va bizning kunimiz uchun juda ko'p foydali narsalarga ega. Sun'iy neyron tarmoqlari. Keling, o'zimizning oshxonamizda ekanligimizni tasavvur qilaylik va biz juda oddiy vazifani to'q sariq rang izlashga qaror qildik. Biz to'q sariq rangni juda oson aniqlashni bilamiz va uni oshxonada topadigan banan, olma va nok kabi boshqa mevalardan qanday ajratish kerakligini bilamiz. Qanaqasiga? Chunki miyamizda biz to'q sariq rangning o'ziga xos xususiyatlarini juda yaxshi o'zlashtirganmiz: uning kattaligi, shakli, rangi, hidi qanday ... Bularning barchasi to'q sariq rangni topish uchun foydalanadigan parametrlarimiz. Bu odamlar uchun oddiy vazifa, ammo ... buni kompyuter ham bajara oladimi? Javob ha. Aslida, xuddi shu parametrlarni aniqlash va tugunga yoki biz "sun'iy neyron" deb atashimiz mumkin bo'lgan narsalarga qiymat berish kifoya. Biz neyronga apelsin qanday ekanligini aytamiz, ularning kattaligi, vazni, shakli, rangi yoki biz ushbu mevaga tegishli boshqa parametrlarni ko'rsatamiz. Ushbu ma'lumotga ega bo'lgan holda, neyron apelsinni unga taqdim etganda qanday aniqlashni bilishi kutilmoqda. Agar biz parametrlarni yaxshi tanlagan bo'lsak, shunchaki ushbu xususiyatlarni hisobga olgan holda apelsin va to'q sariq bo'lmagan narsalarni farqlashingiz oson bo'ladi. Har qanday mevaning tasviri taqdim etilganda, o'sha neyron to'q sariq rangga tegishli xususiyatlarni qidiradi va uni "to'q sariq" toifaga yoki "boshqa mevalar" toifasiga kiritishga qaror qiladi. Statistik nuqtai nazardan, parametrlar grafigida siz izlayotgan narsaga mos keladigan mintaqani topish mumkin, bu o'lcham, shakli, rangi, vazni va xushbo'y hidi bilan to'q sariq rangga ega bo'lgan barcha mevalarni o'z ichiga oladi. Avvaliga bularning barchasi kodlash juda oson va haqiqatan ham shunday. Apelsinni banan yoki olma bilan farqlash juda yaxshi ishlaydi, chunki ular turli xil rang va shakllarga ega. Ammo, agar sizni greyfurt bilan tanishtirsak nima bo'ladi? Juda katta mandarin-chi? Ular to'q sariq rang bilan mukammal tarzda adashishi mumkin bo'lgan mevalardir. Sun'iy neyron apelsin va greyfurtni o'z-o'zidan ajrata oladimi? Javob yo'q, aslida ular bir xil deb o'ylashadi.

Bajaruvchi: G’ulomjonov Shahzodbek 614-19

Download 90,46 Kb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   2   3   4   5   6




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish