Recurrent Neural Network

Recurrent Neural Network

Yusupov axmadjon

010-18 sax

Reja:

• Nima uchun bizga takroriy neyron tarmog'i kerak?
• Oddiy CNN qanday muammolarni yaxshi biladi?
• Ketma-ket vazifalar nima?
• Ketma-ket yorliqlash bilan shug'ullanish usullari.
• Vanilya takrorlanuvchi neyron tarmog'idagi matematika
• Vanilla Oldinga o'tish
• Vanilla Orqaga o'tish
• Vanilla ikki tomonlama o'tish
• Vanilla RNNni o'rgatish
• Yo'qolib borayotgan va portlovchi gradient muammolari
• Vanildan LSTM gacha
• Ta’rif
• Oldinga o'tish
• Orqaga o'tish
• Turli xil
• Til modelidan ko'proq
• GRU
• Tensorflow-da RNNni amalga oshirish

Birinchi qism

• Nega bizga takrorlanuvchi neyron tarmog'i kerak?
• 1. Oddiy CNN qanday muammolarda yaxshi?
• 2. Ketma-ket o‘rganish nima?
• 3. Ketma-ket yorliqlash bilan shug'ullanish usullari

1. CNN odatda qanday muammolarni yaxshi biladi?

• Oddiy misol sifatida tasvir tasnifi
• Kirish: bitta rasm.
• Natija: sinflarning ehtimollik taqsimoti.
• Siz bitta taxminni (chiqish) taqdim etishingiz kerak va buning uchun faqat bitta rasmga (kirish) qarashingiz kerak.

P(Cat|image) = 10%

P(Panda|image) = 90%

2. Ketma-ket o‘rganish nima?

• Ketma-ket o'rganish - bu ketma-ket ma'lumotlar uchun mo'ljallangan mashinani o'rganish algoritmlarini o'rganish
• Til modeli ketma-ketlik belgilaridan foydalanadigan eng qiziqarli mavzulardan biridir.
• Til tarjimasi
• Har bir so'zning ma'nosini va so'zlar orasidagi munosabatni tushuning
• Kirish: nemis tilida bitta jumla input = "Ich will stark Steuern senken"
• Natija: ingliz tilida bitta jumla output = "I want to cut taxes bigly" (big league?)