sunʼiy neyron tarmoqlar

PPTX 52 sahifa 821,2 KB Bepul yuklash

52 sahifa

FaylHub.uz

Telegram orqali yuklab olish

Hajm 821,2 KB

Fayl turi PPTX

Sahifalar 52

Yangilangan Dek 2025

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇

1 / 52

sunʼiy neyron tarmoqlarga kirish. eng sodda perseptron sunʼiy neyron tarmoqlarga kirish. eng sodda perseptron. kirish sunʼiy neyron biologik neyronlardan ilhomlanib ishlab chiqilgan matematik model va algoritmlar toʻplamidir. sunʼiy neyron bir nechta kiruvchi qiymatlarni qabul qilish, ushbu kiruvchi qiymatlarga mos chiquvchi qiymatlarni ishlab chiqish uchun ularni jamlaydigan funksiyadir. neyron tarmoqni kim yaratgan? neyron tarmoqlarning asosiy tamoyillari 1943 yilda uorren makkaloch va uolter pits tomonidan tasvirlangan. 1957 yilda nevrolog frenk rosenblatt birinchi neyron tarmoqni yaratdi va 2010 yilda katta hajmdagi o'quv ma'lumotlari neyron tarmoqlardan mashinali o‘qitish uchun foydalanish imkoniyatini ochdi. neyron tarmoqlar neyron tarmoqlar - mashinali oʻqitish algoritmlarining bir turi boʻlib, kiruvchi qiymatlar ustida turli xil hisoblashlarni va funksiyalar kombinatsiyasini qoʻllab, kerakli natijani hisoblaydi. neyron tarmoqlar matematik modeli inson miyasidagi asab tolalarining ishlashidan ilhomlanib ishlab chiqilgan boʻlib, bir necha qatlamlardan iborat boʻladi. neyron tarmoqlar neyron tarmoq va neyrokompyuter texnologiyalari asoschilari strukturaviy va funksional jihatdan inson miyasiga mos keladigan elektron qurilmalarni yaratishni maqsad …

2 / 52

bu nevrit (asab hujayrasining uzun silindrsimon jarayoni), uning bo'ylab nerv impulslari hujayra tanasidan (soma) innervatsiya qilingan organlarga va boshqa nerv hujayralariga o'tadi neyronlar nimalardan iborat? neyron uch qismdan iborat: hujayra tanasi(nucleus), dendritlar(dendrites) va akson(axon). dendritlar nerv hujayrasi tanasidan boshqa neyronlarga oʻtadi va u yerda (sinapsislar) ulanish nuqtalarida kiruvchi qiymatlarni qabul qiladilar. qabul qilingan kiruvchi qiymatlar neyron tanasiga uzatiladi. bu yerda ular umumlashtiriladi va ba’zi kirishlar neyronni qoʻzgʻatishga intiladi, boshqalari uning qoʻzgʻalishini oldini olish uchun harakat qiladi. neyron tanasidagi umumiy qoʻzgʻalish ma’lum chegaradan oshib ketganda, neyron qoʻzgʻaladi va akson boʻylab boshqa neyronlarga signal yuboradi. dendritlar asab hujayralarining juda yuqori tarqalib ketgan jarayonlari bo'lib, ular ma'lumot to'playdi va hujayra tanasiga impulslar o'tkazadi. akson odatda nerv hujayrasining uzun va ingichka bo'lib, hujayra tanasidan boshqa neyron, mushak yoki bezga impulslarni o'tkazadi. sinapsis sinapsis-sōnáñís, so'zdan - bog'lanish) - ikkita neyron o'rtasidagi yoki neyron va signalni qabul qiluvchi effektor hujayra o'rtasidagi aloqa joyi. yetuk inson miyasida …

3 / 52

da matematik amallar bajaradi va natijani chiqaradi, bu neyron elementi deb ataladi. koʻrinib turibdiki neyronga oʻzgaruvchilari (x1,x2 va x3 ) koʻrinishda kiritiladi va ular ustida turli matematik amallar bajariladi. keyin esa natija neyron tarmogʻining boshqa qatlamlariga uzatiladi (ushbu element oxirgi qatlam boʻlsa, u holda natija bashorat qilingan natija sifatida tanlanadi). neyronning kirishi ma’lum bir maʼlumot toʻplamini oladi, ularning har biri boshqa neyronning chiqishidir. har bir kirish sinaptik quvvatga oʻxshash mos keladigan ogʻirlik bilan koʻpaytiriladi va barcha maʼlumotlar yigʻiladi hamda faollashuv darajasi aniqlanadi. kirish oʻzgaruvchilari tegishli “ogʻirlik” w1, w2, ..., wn bilan koʻpaytiriladi. oʻzgaruvchilari ustida matematik amallar, chiziqli regressiyada boʻlganidek f(x) funksiya hisoblab olinadi. neyron tarmoq qanday ishlaydi? neyron tarmoq foydalanuvchining kiruvchi so'rovini qayta ishlaydi, uning neyronlari qatlamlari orqali o'tadi va og'irliklar va noto'g'ri ma'lumotlardan foydalangan holda ma'lumotlarni tahlil qiladi. neyron tarmoq qanday printsip asosida ishlaydi? neyron tarmoqlar ko'plab o'zaro bog'langan tugunlardan iborat - inson biologiyasiga o'xshab, ular neyronlar deb ataladi. …

4 / 52

siyatlari kabi bir nechta turli formatlarda kiritishni qabul qiladi. yashirin qatlam oddiy hisob-kitoblar orqali yashirin naqsh va xususiyatlarni topish uchun javobgardir. neyron tarmoq arxitekturasi chiqish qatlami barcha hisob-kitoblarni umumlashtiradi va xulosa, harakat va / yoki prognoz ko'rinishida javob beradi. agar javob to'g'ri bo'lsa yoki shunchaki ma'lum bir "to'g'rilik" chegarasidan yuqori bo'lsa, neyron tarmoq uni bergan hisob-kitoblarni ("neyronlar") "mustahkamlaydi". va aksincha. ai tomonidan qaysi neyron tarmoq arxitekturasi eng ko'p qo'llaniladi? konvolyutsion neyron tarmoqlari- ular tasvirni tasniflash uchun juda foydali, chunki ular tasvirni aniqlash va tasniflash uchun foydali bo'lgan rasmlardan tegishli xususiyatlarni olishlari mumkin. yangi shaklni yaxshi prognoz qilish uchun muhim bo'lgan xususiyatlarni yo'qotmasdan qayta ishlash osonroq. perseptron u faqat bitta neyrondan iborat va sun'iy neyron tarmog'ining eng oddiy shaklidir. perseptron-(lotincha perceptio - idrok etish)degan ma`noni bildiradi perseptron perceptron neyron tarmog'ining eng asosiy arxitekturasi bo'lib, u bir qatlamli neyron tarmog'i sifatida ham tanilgan. perceptron ikkilik tasniflash masalalari uchun maxsus ishlab chiqilgan tarix …

5 / 52

chisi frenk rozenblatt uni algoritm emas, balki qurilma sifatida ommalashtirdi. perseptron birinchi marta dunyoga apparat sifatida kirdi. rosenblatt bir qavatli perseptronni ishlab chiqdi. bu shuni anglatadiki, uning apparat algoritmi neyron tarmoqlarga xususiyatlar ierarxiyasini modellashtirishga imkon beradigan bir nechta qatlamlarni o'z ichiga olmaydi. qatlam qatlam - kirishlari bir xil umumiy signalni qabul qiladigan bir yoki bir nechta neyronlar. qatlamli neyron tarmoqlari neyron tarmoqlari bo'lib, unda neyronlar alohida guruhlarga (qatlamlarga) bo'linadi, shuning uchun axborotni qayta ishlash qatlamma-qatlam amalga oshiriladi. perseptronlarning nechta turi mavjud? perseptronlarning nechta turi mavjud? perseptronlarning ikki turi mavjud: bir qavatli perseptronlar - ular faqat chiziqli bo'linadigan naqshlarni o'rganishi mumkin. ko'p qatlamli perseptronlar - ular eng katta hisoblash kuchiga ega. ular oldinga yo'naltirilgan neyron tarmoqlari sinfidir. perseptron qanday ishlaydi? perseptronlar ko'pincha nazorat ostidagi o'quv muammolarini hal qilish uchun ishlatiladi: ular kirish / chiqish ob'ektlari juftligi bo'yicha mashq qiladilar va ushbu ma'lumotlar o'rtasidagi korrelyatsiyalarni (ya'ni bog'liqliklarni) modellashni o'rganadilar. perseptron qanday ishlaydi …

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 52 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"sunʼiy neyron tarmoqlar" haqida

sunʼiy neyron tarmoqlarga kirish. eng sodda perseptron sunʼiy neyron tarmoqlarga kirish. eng sodda perseptron. kirish sunʼiy neyron biologik neyronlardan ilhomlanib ishlab chiqilgan matematik model va algoritmlar toʻplamidir. sunʼiy neyron bir nechta kiruvchi qiymatlarni qabul qilish, ushbu kiruvchi qiymatlarga mos chiquvchi qiymatlarni ishlab chiqish uchun ularni jamlaydigan funksiyadir. neyron tarmoqni kim yaratgan? neyron tarmoqlarning asosiy tamoyillari 1943 yilda uorren makkaloch va uolter pits tomonidan tasvirlangan. 1957 yilda nevrolog frenk rosenblatt birinchi neyron tarmoqni yaratdi va 2010 yilda katta hajmdagi o'quv ma'lumotlari neyron tarmoqlardan mashinali o‘qitish uchun foydalanish imkoniyatini ochdi. neyron tarmoqlar neyron tarmoqlar - mashinali oʻqitish algoritmlarining bir ...

Bu fayl PPTX formatida 52 sahifadan iborat (821,2 KB). "sunʼiy neyron tarmoqlar"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: sunʼiy neyron tarmoqlar PPTX 52 sahifa Bepul yuklash Telegram