koʻp qatlamli neyron toʻrlar va sunʼiy neyron toʻrlarini oʻrgatishda falajlik sabablari

PPTX 15 стр. 396,5 КБ Бесплатная загрузка

15 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 396,5 КБ

Тип файла PPTX

Страницы 15

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 15

powerpoint presentation koʻp qatlamli neyron toʻrlar va sunʼiy neyron toʻrlarini oʻrgatishda falajlik sabablari 🕊qora_koʻzim🕊 01 yo'qolib borayotgan gradyanlar 02 mahalliy minimumlar 03 reja: tarmoq arxitekturasi tarmoq arxitekturasi: neyronlar, qatlamlar va ulanishlarning neyron tarmog'idagi joylashuvi. sun'iy neyron tarmoqlari: biologik neyron tarmoqlaridan ilhomlangan hisoblash modellari, rasmni tanib olish va tilni qayta ishlash kabi murakkab vazifalar uchun ishlatiladi. falajlanish sabablari: yo'qolib ketayotgan/portlayotgan gradiyentlar, ma'lumotlar muammolari, yomon boshlanish va noqulay o'rganish tezligi. regularizatsiya tarbiya jarayonida gradientlar yo'qolishi yoki portlashi natijasida tarmoq o'rganishni to'xtatadi, bu esa falajga olib keladi. regularizatsiya yo'qotish funktsiyasiga jazo a'zosi qo'shib, katta og'irliklarni to'sib qo'yib, ortiqcha moslashishni oldini oladi. optimallashtirish algoritmlari mashg'ulotda falajlanish sabablari: yo'qoladigan yoki portlovchi gradientlar vaznlarni juda sekin yoki juda keskin o'zgarishiga olib keladi, bu esa o'rganishni to'xtatadi. sun'iy neyron tarmoqlari: bu tarmoqlar biologik miyalar tomonidan ilhomlangan bo'lib, ma'lumotni qayta ishlaydigan o'zaro bog'langan tugunlardan (neyronlardan) iborat. optimallashtirish algoritmlari: gradient tushish kabi texnikalar model parametrlarini xatoliklarni kamaytirish va ishlashni …

2 / 15

ollashtirish funktsiyalarini ishlatishdir, bu gradientlarni siqib, ularni eksponent ravishda kichikroq qiladi. gradiyentlar yo'qolib qolish, ko'p qatlamlar orqali orqaga tarqalganda gradiyentlar tobora kichiklashib borishi natijasida sekin o'rganish yoki turg'unlashuvga olib keladi. yana bir sabab, og'irliklarni boshlashda, og'irliklar juda kichik qiymatlarga ega bo'lishi mumkin, bu esa teskari tarqalish jarayonida yo'qolib boruvchi gradyentlarga olib keladi. ortiqcha moslashish model o'quv ma'lumotlarini juda yaxshi o'rganib, ko'rilmagan ma'lumotlarda yomon natijalarga olib keladigan holat ortiqcha moslashuv deb ataladi. ko'p qatlamli neyron tarmoqlarni o'qitishda falajlanish sabablari: yo'qolib boruvchi/portlayotgan gradiyentlar, yetarli bo'lmagan ma'lumotlar va noto'g'ri tartibga solish. sun'iy neyron tarmoqlari ham murakkab arxitektura, yetarli bo'lmagan o'quv ma'lumotlari va tartibga solish texnikasi yo'qligi sababli haddan tashqari moslashishi mumkin. faollik funktsiyasi sun'iy neyron tarmoqlari: biologik neyron tarmoqlaridan ilhomlangan, rasmni tanib olish, tabiiy tilni qayta ishlash va mashina tarjimasi kabi vazifalar uchun ishlatiladi. aktivlashtirish funksiyasi: neyron tarmoqlarining murakkab naqshlarni o'rganishini ta'minlaydigan chiziqli bo'lmaganlikni qo'shadi. falaj sabablari: yo'qoladigan gradiyentlar, portlovchi gradiyentlar va yomon …

3 / 15

o'z og'irliklarini qancha sozlashini belgilaydi. yomon boshlanish bo'sh joylarda juda katta boshlab qo'yilgan vaznlar portlovchi gradyentlarga olib kelishi mumkin, bu yerda signal nazoratsiz o'sib, mashg'ulotni beqarorlashtiradi. yomon boshlanish gradiyentlarning yo'qolishiga yoki portlashiga olib kelishi mumkin, bu esa tarmoqni samarali o'rganishga to'sqinlik qiladi. kichik boshlang'ich vaznlar gradyentlarning yo'qolib ketishiga olib kelishi mumkin, bu yerda signal qatlamlar orqali tarqalganda kamayadi. add text add text add text add text add text add text yo'qoladigan gradiyentlar: gradiyentlar qatlamlar orqali orqaga tarqalganda tobora kichiklashib boradi, bu o'rganishni qiyinlashtiradi. katta vazn qiymatlari: orqaga tarqatilishi paytida gradyentlarning eksponensial o'sishi juda katta qiymatlarga olib keladi. noto'g'ri faollashtirish funktsiyalari: ba'zi faollashtirish funktsiyalari, masalan, sigmoid, chuqur tarmoqlarda yo'qoladigan gradyentlarga hissa qo'shishi mumkin. partiya normalizatsiyasi 01 02 03 mashq paytida falajlanish sabablari: yo'qolib ketish yoki portlovchi gradientlar, noto'g'ri boshlanish va ma'lumotlarni o'lchovlash muammolari. batch normalization: ichki kovariant siljishni kamaytirish, gradientlarni barqarorlashtirish va konvergentsiyani tezlashtirish orqali mashg'ulotni yaxshilaydi. sun'iy neyron tarmoqlari: ma'lumotlardagi …

4 / 15

koʻp qatlamli neyron toʻrlar va sunʼiy neyron toʻrlarini oʻrgatishda falajlik sabablari - Page 4

5 / 15

koʻp qatlamli neyron toʻrlar va sunʼiy neyron toʻrlarini oʻrgatishda falajlik sabablari - Page 5

Хотите читать дальше?

Скачайте все 15 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "koʻp qatlamli neyron toʻrlar va sunʼiy neyron toʻrlarini oʻrgatishda falajlik sabablari"

powerpoint presentation koʻp qatlamli neyron toʻrlar va sunʼiy neyron toʻrlarini oʻrgatishda falajlik sabablari 🕊qora_koʻzim🕊 01 yo'qolib borayotgan gradyanlar 02 mahalliy minimumlar 03 reja: tarmoq arxitekturasi tarmoq arxitekturasi: neyronlar, qatlamlar va ulanishlarning neyron tarmog'idagi joylashuvi. sun'iy neyron tarmoqlari: biologik neyron tarmoqlaridan ilhomlangan hisoblash modellari, rasmni tanib olish va tilni qayta ishlash kabi murakkab vazifalar uchun ishlatiladi. falajlanish sabablari: yo'qolib ketayotgan/portlayotgan gradiyentlar, ma'lumotlar muammolari, yomon boshlanish va noqulay o'rganish tezligi. regularizatsiya tarbiya jarayonida gradientlar yo'qolishi yoki portlashi natijasida tarmoq o'rganishni to'xtatadi, bu esa falajga olib keladi. regularizatsiya yo'qotish funktsiyas...

Этот файл содержит 15 стр. в формате PPTX (396,5 КБ). Чтобы скачать "koʻp qatlamli neyron toʻrlar va sunʼiy neyron toʻrlarini oʻrgatishda falajlik sabablari", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: koʻp qatlamli neyron toʻrlar va… PPTX 15 стр. Бесплатная загрузка Telegram