cnn arxitekturasi va ishlash strukturasi. konvulatsion qatlamlarni hisoblash. neyron tarmoq og‘irlik koeffitsiyentlari va ularni hisoblash.

PPTX 45 стр. 995,7 КБ Бесплатная загрузка

45 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 995,7 КБ

Тип файла PPTX

Страницы 45

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 45

cnn arxitekturasi va ishlash strukturasi. konvulatsion qatlamlarni hisoblash. neyron tarmoq og‘irlik koeffitsiyentlari va ularni hisoblash. cnn arxitekturasi va ishlash strukturasi. konvulatsion qatlamlarni hisoblash. neyron tarmoq og‘irlik koeffitsiyentlari va ularni hisoblash. kirish konvolyutsion neyron tarmog'i (cnn) to'g'ridan-to'g'ri ma'lumotlardan o'rganadigan chuqur o‘qitish tarmog'i arxitekturasidir. cnn ob'ektni tanib olish uchun tasvirlardagi naqshlarni topish uchun ayniqsa foydalidir. ular, shuningdek, audio, vaqt seriyalari va signal ma'lumotlari kabi tasvir bo'lmagan ma'lumotlarni tasniflash uchun juda samarali bo'lishi mumkin. cnnning maqsadi nima? convolutional neural network (cnn) — bu maxsus turdagi neyron tarmoq bo'lib, asosan tasvirlar bilan ishlash uchun yaratilgan. cnnlar tasvirdagi xususiyatlarni avtomatik ravishda aniqlash, tanish va tahlil qilish qobiliyatiga ega. konvolyutsion neyron tarmoqlari (cnn) konvolyutsion neyron tarmoqlari (cnn) mashinali o‘qitish va kompyuterni ko'rish sohasidagi asosiy vositalardan biridir. ular kompyuterlarga tasvirlarni yuqori aniqlik bilan tanib olish va tasniflash imkonini beradi. an'anaviy neyron tarmoqlardan farqli o'laroq, cnn tasvirlar kabi grid tuzilishiga ega bo'lgan ma'lumotlarni qayta ishlash uchun maxsus ishlab …

2 / 45

cnn arxitekturasi 1. convolutional layer (konvolyutsion qatlam) kichik filtrlar yordamida tasvir ustida aylanib chiqiladi. ularning vazifasi – tasvirdagi jihatlar (chetlar, burchaklar) ni aniqlash. 1. convolutional layer (konvolyutsion qatlam) konvolyutsion qatlamlar xususiyatlarni ajratib olish uchun turli filtrlar bilan konvolyutsiyani amalga oshiradi. har bir konvolyutsion qatlam bir nechta xususiyat xaritalarini ishlab chiqaradi, keyinchalik ular keyingi qatlamga o'tkaziladi. ushbu qatlamlar cnn ning asosiy komponentlari bo'lib, tasvirdan xususiyatlarni ajratib olish ishining asosiy qismini bajaradi. 1. convolutional layer (konvolyutsion qatlam) har bir konvolyutsion qatlam bir nechta filtrlardan foydalanishi mumkin, ularning har biri turli xususiyatlarni chiqaradi. masalan, bitta filtr gorizontal qirralarni, ikkinchisi vertikal qirralarni va uchinchisi diagonal qirralarni ajratib ko'rsatishi mumkin. keyinchalik murakkab tasvirlarni yaratish uchun ushbu xususiyat xaritalari birlashtiriladi. 2. relu (rectified linear unit) aktivlashtirish funktsiyasi: salbiy qiymatlarni nolga aylantiradi. tarmoqni no-chiziklikka olib keladi (non-linearity). 2. relu (rectified linear unit) faollashtirish qatlamlari modelga chiziqli bo'lmaganlikni qo'shib, xususiyat xaritalariga faollashtirish funktsiyasini (masalan, relu) qo'llaydi. bu modelga …

3 / 45

ingan vektor elementlari) chiqish neuronlariga ulanadi, har bir ulanish o‘ziga xos vaznga ega. chiqish hosil qilish: har bir chiqish neuroni uchun quyidagi formula ishlatiladi: y=f(wx+b) cnn ning ishlash prinsipi cnn ning asosiy komponentlari: konvolyutsiya, faollashtirish va birlashtirish konvolyutsiya cnnning asosiy qurilish blokidir. kenarlar, teksturalar va shakllar kabi turli xususiyatlarni olish uchun kirish ma'lumotlariga filtrlarni qo'llashni o'z ichiga oladi. filtr tasvir ustida siljiydi va konvolyutsiyani hisoblab, xususiyat xaritasini yaratadi. ushbu jarayon sizga tasvirdagi muhim tafsilotlarni ajratib ko'rsatish imkonini beradi, keyinchalik ular keyingi ishlov berish uchun ishlatiladi. kenarlar- rasm ichidagi shakllar, obyektlar va konturlarni aniqlashga xizmat qiladi. cnn ning asosiy komponentlari faollashtirish funksiyasi— bu konvolyutsion neyron tarmoq (cnn) ichidagi har bir neyron chiqishini nolinear shaklga o‘zgartiradigan matematik funksiya. bu funksiya tarmoqqa murakkab naqshlar va bog‘liqliklarni o‘rganishga imkon beradi. cnn ning asosiy komponentlari faollashtirish funksiyasi bo‘lmasa, butun tarmoq faqat chiziqli funksiyani o‘rganadi. nolinelik tufayli **murakkab naqshlar (ko‘z, burun, ramzlar)**ni o‘rganish mumkin bo‘ladi. faollashtirish …

4 / 45

atlami tasvirni raqamlar qatori sifatida oladi. masalan, 32x32 pikselli rangli tasvir 32x32x3 massiv sifatida taqdim etiladi (bu erda 3 ta rangli kanallar soni: qizil, yashil, ko'k). ushbu raqamlar qatori neyron tarmoq tomonidan qayta ishlanadigan dastlabki ma'lumotlardir cnn arxitekturasi: qatlamlar va ularning funktsiyalari konvolyutsion qatlamlar konvolyutsion qatlamlar xususiyatlarni ajratib olish uchun turli filtrlar bilan konvolyutsiyani amalga oshiradi. har bir konvolyutsion qatlam bir nechta xususiyat xaritalarini ishlab chiqaradi, keyinchalik ular keyingi qatlamga o'tkaziladi. ushbu qatlamlar cnn ning asosiy komponentlari bo'lib, tasvirdan xususiyatlarni ajratib olish ishining asosiy qismini bajaradi. cnn arxitekturasi: qatlamlar va ularning funktsiyalari har bir konvolyutsion qatlam bir nechta filtrlardan foydalanishi mumkin, ularning har biri turli xususiyatlarni chiqaradi. masalan, bitta filtr gorizontal qirralarni, ikkinchisi vertikal qirralarni va uchinchisi diagonal qirralarni ajratib ko'rsatishi mumkin. keyinchalik murakkab tasvirlarni yaratish uchun ushbu xususiyat xaritalari birlashtiriladi. cnn arxitekturasi: qatlamlar va ularning funktsiyalari faollashtirish qatlamlari-har bir neyron chiqishini nolinear funksiyaga o‘zgartirib beradigan qatlamlardir. nolinelik kiritish — …

5 / 45

. masalan, facebook foydalanuvchilar tomonidan yuklangan suratlardagi yuzlarni avtomatik tanib olish uchun cnndan foydalanadi. haqiqiy muammolarda cnn dan foydalanishga misollar ob'ektni aniqlash ob'ektni aniqlash vazifalarida cnn nafaqat tasvirdagi ob'ektlarni tasniflashi, balki ularning joylashishini ham aniqlashi mumkin. bu piyodalar va boshqa transport vositalarini aniqlash uchun avtonom transport vositalarida qo'llaniladi. misol uchun, tesla yo'lda to'siqlarni aniqlash va oldini olish uchun avtomobillarga o'rnatilgan kameralar tasvirlarini tahlil qilish uchun cnndan foydalanadi. haqiqiy muammolarda cnn dan foydalanishga misollar tibbiy diagnostika cnnlar rentgen va mrt kabi tibbiy tasvirlarni tahlil qilish uchun ishlatiladi. ular shifokorlarga kasalliklarni dastlabki bosqichlarida aniqlashda yordam beradi, diagnostika aniqligini oshiradi. misol uchun, cnnlar mri tasvirlarida o'smalarni avtomatik aniqlash uchun ishlatilishi mumkin, bu esa shifokorlarga tezroq va aniqroq tashxis qo'yish imkonini beradi. haqiqiy muammolarda cnn dan foydalanishga misollar avtonom transport vositalari avtonom avtomashinalar, masalan, o'zini boshqaradigan avtomobillar, atrof-muhitni tahlil qilish va real vaqtda qarorlar qabul qilish uchun cnn-dan keng foydalanadi. cnn avtomobillarga yo'l belgilarini, …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 45 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "cnn arxitekturasi va ishlash strukturasi. konvulatsion qatlamlarni hisoblash. neyron tarmoq og‘irlik koeffitsiyentlari va ularni hisoblash."

cnn arxitekturasi va ishlash strukturasi. konvulatsion qatlamlarni hisoblash. neyron tarmoq og‘irlik koeffitsiyentlari va ularni hisoblash. cnn arxitekturasi va ishlash strukturasi. konvulatsion qatlamlarni hisoblash. neyron tarmoq og‘irlik koeffitsiyentlari va ularni hisoblash. kirish konvolyutsion neyron tarmog'i (cnn) to'g'ridan-to'g'ri ma'lumotlardan o'rganadigan chuqur o‘qitish tarmog'i arxitekturasidir. cnn ob'ektni tanib olish uchun tasvirlardagi naqshlarni topish uchun ayniqsa foydalidir. ular, shuningdek, audio, vaqt seriyalari va signal ma'lumotlari kabi tasvir bo'lmagan ma'lumotlarni tasniflash uchun juda samarali bo'lishi mumkin. cnnning maqsadi nima? convolutional neural network (cnn) — bu maxsus turdagi neyron tarmoq bo'lib, asosan tasvirlar bilan ishlash uchun yaratilgan. cn...

Этот файл содержит 45 стр. в формате PPTX (995,7 КБ). Чтобы скачать "cnn arxitekturasi va ishlash strukturasi. konvulatsion qatlamlarni hisoblash. neyron tarmoq og‘irlik koeffitsiyentlari va ularni hisoblash.", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: cnn arxitekturasi va ishlash st… PPTX 45 стр. Бесплатная загрузка Telegram