“sanam school” O’quv markazi

“I.KARIMOV NOMIDAGI TOSHKENT DAVLAT TEXNIKA UNIVESITETI ”

MAVZU: Chuqur neyron to’rlarning qo’llanilishi

BAJARDI: O’RINOVA M
Bajardi: O’rinova Maftuna

Reja:

1. Neyron tarmoqlar: ularning qo'llanilishi

2. Chuqur neyron to’rlari

3. Sun’iy neyronlar qanday ishlaydi?

1. Neyron tarmoqlar: ularning qo'llanilishi

2016-yilning birinchi yarmida dunyo neyron tarmoqlar sohasidagi koʻplab ishlanmalar haqida eshitdi – Google (AlphaGo yoʻnalishidagi tarmoq oʻyinchisi), Microsoft (tasvirlarni identifikatsiyalash boʻyicha qator xizmatlar), MSQRD, Prisma startaplari va boshqalar o'z algoritmlarini namoyish etdilar.

Neyron tarmoqlar – tizimlarni rivojlantirish yo'nalishlaridan biri sun'iy intellekt... G'oya inson asab tizimining ishlashini, ya'ni xatolarni o'rganish va tuzatish qobiliyatini iloji boricha yaqinroq simulyatsiya qilishdir. Bu asosiy xususiyat har qanday neyron tarmoq - u har safar kamroq va kamroq xatoga yo'l qo'yib, mustaqil ravishda o'rganish va oldingi tajriba asosida harakat qilish imkoniyatiga ega.

Neyron tarmoq nafaqat faoliyatni, balki inson asab tizimining tuzilishini ham taqlid qiladi. Bunday tarmoq ko'p sonli individual hisoblash elementlaridan ("neyronlar") iborat. Ko'pgina hollarda, har bir "neyron" tarmoqning ma'lum bir qatlamiga ishora qiladi. Kirish ma'lumotlari tarmoqning barcha qatlamlarida ketma-ket qayta ishlanadi. Har bir "neyron" ning parametrlari kirish ma'lumotlarining oldingi to'plamlari bo'yicha olingan natijalarga qarab o'zgarishi mumkin, shu bilan butun tizimning tartibini o'zgartiradi.

Olimlar 70 yildan ortiq vaqt davomida sun'iy neyron tarmoqlarni ishlab chiqishdi. Neyrotarmoqni rasmiylashtirishga birinchi urinish 1943-yilda, ikki amerikalik olim (Uorren Makkallok va Uolter Pits) inson g‘oyalari va neyron faoliyatining mantiqiy hisobi haqidagi maqolani taqdim etganida boshlangan.

Biroq, yaqin vaqtgacha, deydi Mail.Ru Group kompaniyasidan Andrey Kalinin, neyron tarmoqlar tezligi keng qo'llanilishi uchun juda past edi va shuning uchun bunday tizimlar asosan kompyuterni ko'rish bilan bog'liq ishlanmalarda qo'llanilgan va boshqa algoritmlar boshqa sohalarda qo'llanilgan. mashinani o'rganish.

Neyron tarmoq shunday deyiladi hisoblash tizimlari, qaysi o'z-o'zini o'rganish qobiliyatiga ega va unumdorlikni bosqichma-bosqich oshirish. Ular mantiqiy dasturlashga mos kelmaydigan muammolarni hal qilish uchun ishlatiladi:

• Mashinani o'rganish - bu sun'iy intellektning bir turi. Uning o'ziga xosligi millionlab shunga o'xshash vazifalar misolida bosqichma-bosqich o'rganishdir;
• Robot texnikasida tizim avtomatik tizimlarning temir "miyalari" uchun ko'plab algoritmlarni yaratish uchun ishlatiladi;
• Arxitektorlar kompyuter tizimlari neyron tarmoqlarda parallel hisoblash muammosining yechimlaridan birini topish;
• Amalga oshirishning boshqa ko'plab variantlari mavjud: sof matematik muammolarni hal qilish, tabiiy intellektni kompyuterda modellashtirish va boshqalar.

2. 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, ovzini 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.
Sun’iy neyron tarmoqlari, ularning nomidan ko’rinib turibdiki, inson miyasining ‘z neyron tarmoqlaridan ilhomlangan sun’iy hisoblash modellari, aslida bu biologik organning ishlashiga taqlid qiluvchi tarmoqlar. Ushbu tizim neyronlarning ishlashidan ilhomlangan va uning asosiy qo’llanilishi barcha turdagi naqshlarni tanib olishdir: yuzni identifikatsiyalash, ovozni aniqlash, barmoq izlari, qo’lda yozilgan xat, raqamlar va hk
Agar biz yuzni aniqlash misolini ko'rib chiqsak, unda birinchi qavatning qabul qilish maydoni kichik bo'ladi, keyin biroz kattaroq, kattaroq va hokazo, oxirigacha biz butun yuzni taniy olamiz.
Filtrlar ichida nima borligi nuqtai nazaridan qaraganda, avval moyil tayoqlar va ozgina rang bo'ladi, keyin yuzlarning qismlari, so'ngra qatlamlarning har bir katakchasi butun yuzlarni taniydi.
3. Tadqiqotchilar shuni aniqladilarki, neyron tarmoq neyronlar qatlamlari yig'indisi bo'lib, ularning har biri ma'lum bir mezonni: shakli, rangi, o'lchami, teksturasi, tovushi, ovoz balandligi va boshqalarni neyronlarning yangi va yangi qatlamlarini tanib olish uchun javobgardir. Ular navbatma-navbat ishlashadi. Masalan, birinchisi kvadrat yoki kvadrat emasligini aniqlaydi, ikkinchisi kvadrat qizil yoki qizil emasligini tushunadi, uchinchisi kvadratning o'lchamini hisoblaydi va hokazo. Kvadratchalar emas, qizil emas va mos bo'lmagan o'lchamdagi raqamlar neyronlarning yangi guruhlariga kiradi va ular tomonidan tekshiriladi.

E’tiboringiz uchun rahmat!

Xulosa o’rnida shuni aytish mumkinki, Olimlar neyron tarmoqlarni ishlab chiqdilar, shunda ular murakkab tasvirlar, videolar, matnlar va nutqni farqlashni o'rgandilar. Bugungi kunda neyron tarmoqlarning ko'plab turlari mavjud. Ular arxitekturaga qarab tasniflanadi - ma'lumotlar parametrlari to'plamlari va ushbu parametrlarning og'irligi kabi.