MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI FARG’ONA FILIALI “KOMPYUTER INJINIRING” FAKULTETI “Mashinali o’qitushga kirish” fanidan Mustaqil ish Bajardi: 612-19 guruh talabasi Salimov Olimjon
Qabul qildi: Isroilov.Sh.M
Farg’ona - 2022 Mavzu: Sun’iy neytron tarmoq modeli Reja:
1.Sun’iy neytron tarmoqlari
2. Uning turlari
3.Foydalanish sohalari
Sun'iy neyron tarmoqlari (ANN(Artificial Neutron Network)lar), odatda oddiy deb nomlanadi asab tarmoqlari (NNlar), hisoblash tizimlari tomonidan noaniq ravishda ilhomlangan biologik neyron tarmoqlari hayvonlarni tashkil qiladi miyalar.
ANN bog'langan birliklar yoki tugunlar to'plamiga asoslangan sun'iy neyronlar, bu erkin tarzda modellashtirilgan neyronlar biologik miyada. Kabi har bir ulanish sinapslar biologik miyada signalni boshqa neyronlarga etkazishi mumkin. Signalni qabul qiladigan sun'iy neyron keyinchalik uni qayta ishlaydi va unga bog'langan neyronlarga signal berishi mumkin. Ulanishdagi "signal" a haqiqiy raqam, va har bir neyronning chiqishi uning kirishlari yig'indisining ba'zi bir chiziqli bo'lmagan funktsiyalari bilan hisoblanadi. Ulanishlar deyiladi qirralar. Neyronlar va qirralar odatda a ga ega vazn bu o'rganishni davom ettirishga moslashtiradigan narsa. Og'irligi ulanish paytida signal kuchini oshiradi yoki kamaytiradi. Neyronlarning chegarasi bo'lishi mumkin, shunda signal faqat yig'ilgan signal ushbu chegarani kesib o'tgan taqdirdagina yuboriladi. Odatda neyronlar qatlamlarga birlashtiriladi. Turli qatlamlar o'zlarining kirishlarida turli xil o'zgarishlarni amalga oshirishi mumkin. Signallar birinchi qatlamdan (kirish qatlami), oxirgi qatlamga (chiqish qatlami), ehtimol qatlamlarni bir necha marta bosib o'tgandan keyin o'tadi.
Biologik neytron tarmog’i Sun’iy neytron tarmoq modeli
Neyronlar
ANN(Artificial Neutron Network)lar tarkib topgan sun'iy neyronlar kontseptual ravishda biologik olingan neyronlar. Har bir sun'iy neyronning kirishlari mavjud va ular bir nechta boshqa neyronlarga yuborilishi mumkin bo'lgan bitta ishlab chiqarishni ishlab chiqaradi. Kirish rasmlar yoki hujjatlar kabi tashqi ma'lumotlar namunasining xususiyat qiymatlari yoki boshqa neyronlarning chiqishi bo'lishi mumkin. Final natijalari chiqish neyronlari asab tarmog'i vazifani bajaradi, masalan, rasmdagi ob'ektni tanib olish.
Neyronning chiqishini topish uchun avval biz tomonidan tortilgan barcha kirishlarning tortilgan yig'indisini olamiz og'irliklar ning ulanishlar kirishlardan neyrongacha. Biz qo'shamiz tarafkashlik ushbu summa uchun muddat. Ushbu tortilgan yig'indiga ba'zan deyiladi faollashtirish. Ushbu tortilgan yig'indidan keyin (odatda chiziqli bo'lmagan) faollashtirish funktsiyasi mahsulotni ishlab chiqarish. Dastlabki yozuvlar tashqi ma'lumotlar, masalan, rasm va hujjatlar. Rasmdagi ob'ektni tanib olish kabi yakuniy natijalar vazifani bajaradi.
Turlari
Sun'iy neyron tarmoqlarining turlari
ANNlar ko'plab texnik sohalarda rivojlanib, ko'plab sohalarda yuqori darajadagi texnikani rivojlantirdilar. Eng oddiy turlari bir yoki bir nechta statik tarkibiy qismlarga ega, jumladan birliklar soni, qatlamlar soni, birlik og'irliklari va topologiya. Dinamik turlar shulardan birini yoki bir nechtasini o'rganish orqali rivojlantirishga imkon beradi. Ikkinchisi ancha murakkab, ammo o'rganish davrlarini qisqartirishi va yaxshi natijalarga olib kelishi mumkin. Ba'zi turlari operator tomonidan "nazorat ostida" bo'lishga imkon beradi / talab qiladi, boshqalari esa mustaqil ishlaydi. Ba'zi turlari faqat apparat vositalarida ishlaydi, boshqalari esa faqat dasturiy ta'minotdir va umumiy maqsadli kompyuterlarda ishlaydi.
Asosiy yutuqlarning ba'zilari quyidagilarni o'z ichiga oladi: konvolyutsion asab tarmoqlari vizual va boshqa ikki o'lchovli ma'lumotlarni qayta ishlashda ayniqsa muvaffaqiyatli ekanligi uzoq muddatli xotiradan saqlanish yo'qolib borayotgan gradyan muammosi va past va yuqori chastotali komponentlarning aralashmasiga ega bo'lgan signallarni boshqarishi mumkin, bu katta so'z birikmalarini aniqlashga yordam beradi, nutqdan matnga sintez va foto-haqiqiy gaplashadigan boshlar; kabi raqobatdosh tarmoqlar generativ raqib tarmoqlari yilda bir nechta tarmoqlar (har xil tuzilishga ega) o'yinni yutish kabi vazifalar bo'yicha o'zaro raqobatlashadi yoki kiritilgan ma'lumotlarning haqiqiyligi to'g'risida raqibni aldashda.
Foydalanish
