perseptron

PPTX 35 sahifa 1,6 MB Bepul yuklash

35 sahifa

FaylHub.uz

Telegram orqali yuklab olish

Hajm 1,6 MB

Fayl turi PPTX

Sahifalar 35

Yangilangan Dek 2025

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇

1 / 35

prezentatsiya powerpoint neyron tarmoqlar va ularning asosiy vazifasi. perseptron ma’ruza rejasi neyron tarmoq nima? biologik va sun’iy neyron tarmoq xususiyatlari neyron tarmoq ko’rinishi neyron vazifasi. neyron tashkil etuvchilari neyron tarmoqda hisoblash jarayoni perceptron python dasturlash tili paketlari foydalanilgan adabiyotlar neyron tarmoq nima? neyron tarmoqlari – bu inson miyasining ishlash faoliyatini qisman aks ettiruvchi tuzilma bo’lib, bunda ko’plab neyronlar bir-biriga bog’langan holda neyron tarmog’ini tashkil qiladi. neyron tarmog’i chapdan o’ngga (to’g’ri-to’g’ri) ko’rinishda amalga oshiriladi, kiruvchi parametrlar neyronlar asosida hisoblanadi va natijada chiquvchi qiymatlar shakllanadi. masalan: rasmda qanday obyekt borligini aniqlash lozim bo’lsa, neyronlar (kiruvchi qatlam, yashirin qatlam va chiquvchi qatlam neyronlari) rasmdagi obyekt xususiyatlarini belgilaydi va maxsus hisoblashdan keyin natija ushbu rasmdagi obyektning nomini aniqlash imkoniyatini beradi. biologik neyronlar biologik neyron ko’rinishi biologik neyron tarmoq ko’rinishi biologik neyron va uning matematik modeli biologik neyron biologik neyronning matematik modeli neyron tarmog’ini tashkil etuvchi elementlar biologik neyron tarmog’i sun’iy neyron tarmog’i cell body …

2 / 35

lash imkoniyatiga ega, xatolarga bardoshli ma’lumotlarni saqlash hajmi sinapsda ma’lumotlarni saqlaydi neyron tarmoq ma’lumotlarini qurilma xotirasida saqlaydi sun’iy neyron tarmoq ko’rinishi neyron tarmoq tashkil etuvchilari: kiruvchi qatlam [x(x1,x2,....,xn)] chiquvchi qatlam [y(y1,y2,...,yn)] yashirin qatlam(lar) [l(l1,l2,....,ln)] x y l1 l2 x1 x2 x3 x4 y1 y2 kirish qatlami chiqish qatlami 0-yashirin qatlam 1-yashirin qatlam w(weight) w(weight) w(weight) b(bias) b(bias) m a t n t a s v i r v i d e o a u d i o s i g n a l natija sun’iy neyron tarmoq ko’rinishi neyron tashkil etuvchilari x-parametr (kiruvchi ma’lumotlar) w(weight)-og'irlik koeffitsenti b(bias)-ozod had y=x*w+b (xususiy hol uchun) faollashtirish funksiyasi kiruvchi ma’lumotlar og’irlik koeffitsentlari chiquvchi ma’lumot ozod had chiziqli funksiya sigmoid funksiya giperbolik tangens oraliq diapazon [-1,1] oraliq diapazon [0,1]. faollashtirish funksiyalari faollashtirish funksiyalari barcha neyronlar bo’yicha hisoblashlar amalga oshirilganidan keyin quyidagi “sigmoid” yoki relu funksiyasi grafigi asosida shakllantiriladi va funksiya qiymati mos ravishda [0-1] va …

3 / 35

m og’irlik koeffitsentlari bo’ladi. faollashtirish funksiyasi (activation function, transfer function) – chiquvchi qatlam uchun qiymatlarni muvoffiqlashtiruvchi funksiya (softmax, relu) hisoblanadi o’qitish qoidasi (learning rule) - bu tarmoqqa berilgan kirish uchun qulay natijaga erishishda neyron tarmoq parametrlarini o'zgartiradigan qoida yoki algoritm. neyron qanday ishlaydi? misol uchun oldingi slaydda berilgan rasmga ko’ra 3 ta kiruvchi parametrlar (x1, x2, x3) mavjud va ular neyronga kirib keladi. ushbu kiruvchi qiymatlar neyronga kirishidan oldin mos ravishda og’irlik koeffitsentlariga (“weight” (w1, w2, w3)) ko’paytiriladi va bu qiymatlar neyronlarni bir-biriga bog’lash koeffitsenti deb ham ataladi. har bir neyronning og’irlik koeffitsenti mavjud bo’lib, ushbu qiymatlar neyronni o’qitish jarayonida tanlanadi. bundan tashqari, neyronni hisoblashda ozod had, “bias” koeffitsentidan ham foydalaniladi. bu neyronning qiymati emas balki o’qitish jarayonida tanlanadigan va neyron tarmog’ini hisoblashda foydali hisoblanadi. neyron tarmoq ko’rinishi (misol) bu mushuk!!! 48 212 35 5 neyronni o’qitish kiruvchi ma’lumot sifatida tasvir pixel qiymatlari qaraladi neyron tarmoqda o’qitish neyron tarmoqda o’qitish …

4 / 35

tlam va og’irlik koeffitsentlari berilgan kiruvchi qatlam va og’irlik koeffitsentlarining matritsa ko’rinishi yashirin qatlam va og’irlik koeffitsentlari perceptron natija berilgan tasvir piksel qiymatlaridan kelib chiqib qaysi sinfga tegishli ekanligini aniqlaydi perceptron bu – 2 ta qatlamdan iborat ya’ni kiruvchi va chiquvchi qatlamdan iborat bo’lgan neyronni hisoblash tuguni. har bir perceptron sodda sinflash masalasini yechishda qo’llaniladi. mashinali o’qitish va neyron tarmoqlari uchun python dasturlash tili paketlari # modul nomi maqsadi 1 numpy vektor va matritsalar ustida amallar bajarish, matematik amallar va trigonametrik funksiyalardan foydalanish 2 scipy python uchun ilmiy kutubxona 3 scikit-learn mashinali o’qitish, regressiya, sinflash va klasterlash uchun zarur bo’lgan funksiyalardan foydalanish 4 matplotlib turli xil matematik funksiya grafiklarini va tasvirlarni vizuallashtirish (plotting) uchun ishlatiladigan funksiyalar 5 opencv-python kompyuter ko’rishi, tasvirlarga raqamli ishlov berishda ishlatiladigan funksiyalardan foydalanish 6 pandas ma’lumotlar strukturasi, vaqtli qatorlar, statistik tahlilni amalga oshirishda zarur bo’ladigan funksiyalardan foydalanish 7 keras neyron tarmog’ini qurish, chuqur o’qitish algoritmlaridan foydalanish …

5 / 35

learning/examples/create-simple-deep-learning- network-for-classification.html https://www.tutorialspoint.com/artificial_neural_network/artificial_neural_network_basi c_concepts.htm image1.jpg image2.png image3.jpg image4.jpg image5.jpg image6.jpg image7.jpg image8.png image9.jpg image10.png image11.png image12.png image13.jpg image14.png image15.png image16.png image17.jpg image18.png image19.png image20.jpg image21.jpg image22.jpg image23.jpg image24.jpg image25.png image26.jpg image27.jpg image28.jpg image29.jpg image30.jpg image31.jpg image32.jpg image33.jpg image34.jpg image35.jpg image36.png image37.png image38.jpg image39.png image40.png image41.png image42.jpg image43.jpg image44.png image45.png image46.jpg

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 35 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"perseptron" haqida

prezentatsiya powerpoint neyron tarmoqlar va ularning asosiy vazifasi. perseptron ma’ruza rejasi neyron tarmoq nima? biologik va sun’iy neyron tarmoq xususiyatlari neyron tarmoq ko’rinishi neyron vazifasi. neyron tashkil etuvchilari neyron tarmoqda hisoblash jarayoni perceptron python dasturlash tili paketlari foydalanilgan adabiyotlar neyron tarmoq nima? neyron tarmoqlari – bu inson miyasining ishlash faoliyatini qisman aks ettiruvchi tuzilma bo’lib, bunda ko’plab neyronlar bir-biriga bog’langan holda neyron tarmog’ini tashkil qiladi. neyron tarmog’i chapdan o’ngga (to’g’ri-to’g’ri) ko’rinishda amalga oshiriladi, kiruvchi parametrlar neyronlar asosida hisoblanadi va natijada chiquvchi qiymatlar shakllanadi. masalan: rasmda qanday obyekt borligini aniqlash lozim bo’lsa, neyronlar (kiruvchi...

Bu fayl PPTX formatida 35 sahifadan iborat (1,6 MB). "perseptron"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: perseptron PPTX 35 sahifa Bepul yuklash Telegram