rnn (recurrent neural network) kirish

PPTX 36 sahifa 229,9 KB Bepul yuklash

36 sahifa

FaylHub.uz

Telegram orqali yuklab olish

Hajm 229,9 KB

Fayl turi PPTX

Sahifalar 36

Yangilangan Dek 2025

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇

1 / 36

rnn arxitekturasi va ishlash strukturasi. takrorlanuvchi neyron tarmoq kiruvchi qiymatlarini hisoblash. neyron tarmoq og‘irlik koeffitsiyentlarini hisoblash. rnn arxitekturasi va ishlash strukturasi. takrorlanuvchi neyron tarmoq kiruvchi qiymatlarini hisoblash. neyron tarmoq og‘irlik koeffitsiyentlarini hisoblash. rnn(recurrent neural network) kirish recurrent neural network (rnn) — bu vaqt ketma-ketlikdagi ma'lumotlar bilan ishlashga mo'ljallangan sun’iy neyron tarmoq (ann) arxitekturasidir. rnnlar, ayniqsa, tabiiy tilni qayta ishlash (nlp), vaqt qatorlarini tahlil qilish, nutqni tanish kabi vazifalarda keng qo‘llaniladi. vaqt qatorlarini tahlil qilish vaqt qatori tahlili nima? vaqt qatori tahlili — bu vaqt bo‘yicha ketma-ket o‘lchangan ma’lumotlarni o‘rganish va bashorat qilish metodologiyasidir. u quyidagilarni aniqlashga yordam beradi: trend — uzoq muddatli umumiy yo‘nalish (ko‘tarilish yoki pasayish); seasonality (mavsumiylik) — ma’lum davrlar bo‘yicha takrorlanadigan naqshlar; cyclic pattern — iqtisodiy yoki boshqa omillarga bog‘liq siklik o‘zgarishlar; noise (shovqin) — tasodifiy, oldindan bashoratlab bo‘lmaydigan komponentlar. vaqt qatorlarini tahlil qilish y-o‘qi: ma’lumot qiymati (masalan, narx, temperatura, talab va h.k.) x-o‘qi: vaqt (kun, oy, …

2 / 36

hga mo'ljallangan neyron tarmoq turi. u ma'lumotlar orasidagi vakt bo'yicha bog'liqlikni (temporal dependency) o'rganishga imkon beradi. rnn arxitekturasining asosiy tuzilishi rnn - bu matnni bir tildan ikkinchi tilga tarjima qilish kabi ketma-ket ma'lumotlar to'plamlarida transformatsiyalarni amalga oshiradigan ko'plab o'zaro bog'langan komponentlardan iborat dasturiy ta'minot tizimi. hozirda rnnlar asosan transformerga asoslangan sunʼiy intellekt va katta til modellari (llm) bilan almashtirilmoqda, ular ketma-ket maʼlumotlar toʻplamlarini qayta ishlashda ancha samaraliroq. takroriy neyron tarmoq qanday ishlaydi? takroriy neyron tarmoq qanday ishlaydi? rnn murakkab vazifalarni bajarish uchun birgalikda ishlaydigan neyronlar yoki ma'lumotlarni qayta ishlash tugunlaridan iborat. neyronlar kirish, chiqish va bir nechta yashirin qatlamlar bo'ylab taqsimlanadi. kirish qatlami qayta ishlanishi kerak bo'lgan ma'lumotni oladi va chiqish qatlami natijani qaytaradi. ma'lumotlarni qayta ishlash, tahlil qilish va prognozlash yashirin qatlamlarda sodir bo'ladi. takroriy neyron tarmoq (rnn) takroriy neyron tarmoq (rnn) - bu ketma-ket kirish ma'lumotlar to'plamini ketma-ket chiqish ma'lumotlar to'plamiga qayta ishlash va aylantirish uchun o'rgatilgan chuqur …

3 / 36

ishlarga yo'naltiradi. bu bizga bitta kalit so'z uchun jumla yaratadigan tasvir sarlavhasi kabi lingvistik ilovalarni yaratishga imkon beradi. birdan ko'pga (misol) retsept generatsiyasi loyihaning maqsadi: kirish:— biror taom uchun asosiy mahsulotlar ro‘yxati (masalan, “mol go’shti, guruch, pomidor"). chiqish: rnn model shu mahsulotlar asosida pishirish bo‘yicha to‘liq retsept matni yaratadi. texnik tafsilotlar: kirish: mahsulotlar (tokenlar ko‘rinishida, embedding qilinadi) chiqish: rnn model (lstm/gru) orqali ketma-ket tarzda pishirish bosqichlarini hosil qilish masalan: "avval guruchni yuving. keyin go’shtni maydalang. pomidorni qovuring..." dataset: recipe1m — katta hajmdagi retseptlar bazasi yoki kichik ko‘lamli ochiq retsept datasetlaridan foydalanish mumkin o‘rganiladigan texnikalar: tokenization va embedding rnn/lstm orqali ketma-ket matn generatsiyasi takroriy neyron tarmoqlarning qanday turlari mavjud? ko'pdan ko'pga ushbu model bir nechta chiqishlarni bashorat qilish uchun bir nechta kirishlardan foydalanadi. misol uchun, rnn dan foydalanib, bir tildagi jumlani tahlil qiladigan va boshqa tildagi so'zlarni to'g'ri tartibga soluvchi tarjima dasturini yaratishimiz mumkin. takroriy neyron tarmoqlarning qanday turlari mavjud? ko‘pdan …

4 / 36

tokenlar) ro‘yxati. kompyuterlar so‘zlarni tushunmaydi, faqat raqamlarni tushunadi. vocab orqali so‘zlarni raqamga aylantirib, neyron tarmoqlarda ishlatish mumkin. ko'pdan ko'pga (misol) 2. model tuzilishi encoder (input taraf) kiruvchi: [i, am, a, student] → [x₁, x₂, x₃, x₄] har bir so‘z embedding(joylashtirish) qilinadi lstm (uzoq qisqa muddatli xotira) bu ketma-ketlikni o‘qib, hidden state hosil qiladi decoder (output taraf) boshlanadi: token bilan har bir qadamda oldingi chiqishni oladi va keyingisini bashorat qiladi oxirigacha: "men", "talabaman", " " ko'pdan ko'pga (misol) 3. model diagrammasi- encoder: x₁ →──┐ ▼ x₂ →─[lstm]──▶ h (hidden state) ▲ x₃ →──┘ ko'pdan ko'pga (misol) 3. model diagrammasi- decoder: ──▶ [lstm] ─▶ "men" ▲ "men" ─┘ ─▶ "talabaman" ─▶ " " lstm lstm - bu ma'lumotlardagi uzoq muddatli bog'liqlikni yaxshiroq saqlay oladigan takroriy neyron tarmoq (rnn) turi. ular oddiy rnn larga qaraganda ancha murakkab tuzilishga ega bo'lib, ular kirish, chiqish va unutish shlyuzlaridan iborat bo'lib, ular ma'lumotni yashirin holatdan tanlab …

5 / 36

asi (context vector) hosil qiladi. decoder: ushbu xulosaga asosan, tabiiy tilda (o'zbek, ingliz va h.k.) tavsif hosil qiladi. ko'pdan ko'pga (misol) 6. sinov (inference) faqat encoderga input beriladi decoder bilan boshlaydi va token chiqquncha ketma-ket so‘zlar yaratadi takroriy neyron tarmoqlarning qanday turlari mavjud? birga ko'p bu erda bir nechta kirishlar bitta chiqish bilan taqqoslanadi. bu his-tuyg'ularni tahlil qilish kabi ilovalar uchun foydalidir, bunda model mijozning fikr-mulohazalarini ularning ko'rib chiqish matni asosida ijobiy, salbiy yoki neytral deb taxmin qiladi. takroriy neyron tarmoqlarning qanday turlari mavjud? “birga ko‘p” arxitekturasi — bu ketma-ket kirishlar (masalan, so‘zlar, vaqt qatorlari) berilib, bitta yakuniy chiqish olinadigan rnn modelidir. bu model butun ketma-ketlikni tahlil qilib, umumiy natija yoki xulosa chiqaradi. “birga ko‘p” (misol) misol: sentiment tahlili vazifa: foydalanuvchi izohining ijobiy yoki salbiy ekanligini aniqlash. kirish: "bu film juda ajoyib edi" chiqish: pozitiv (1) “birga ko‘p” (misol) 1. matnni tayyorlash -tokenlash: matnni so‘zlarga ajratamiz: ["bu", "film", "juda", "ajoyib", …

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 36 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"rnn (recurrent neural network) kirish" haqida

rnn arxitekturasi va ishlash strukturasi. takrorlanuvchi neyron tarmoq kiruvchi qiymatlarini hisoblash. neyron tarmoq og‘irlik koeffitsiyentlarini hisoblash. rnn arxitekturasi va ishlash strukturasi. takrorlanuvchi neyron tarmoq kiruvchi qiymatlarini hisoblash. neyron tarmoq og‘irlik koeffitsiyentlarini hisoblash. rnn(recurrent neural network) kirish recurrent neural network (rnn) — bu vaqt ketma-ketlikdagi ma'lumotlar bilan ishlashga mo'ljallangan sun’iy neyron tarmoq (ann) arxitekturasidir. rnnlar, ayniqsa, tabiiy tilni qayta ishlash (nlp), vaqt qatorlarini tahlil qilish, nutqni tanish kabi vazifalarda keng qo‘llaniladi. vaqt qatorlarini tahlil qilish vaqt qatori tahlili nima? vaqt qatori tahlili — bu vaqt bo‘yicha ketma-ket o‘lchangan ma’lumotlarni o‘rganish va bashorat qilish metodolog...

Bu fayl PPTX formatida 36 sahifadan iborat (229,9 KB). "rnn (recurrent neural network) kirish"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: rnn (recurrent neural network) … PPTX 36 sahifa Bepul yuklash Telegram