chuqur òqitish

PPTX 17 стр. 1,4 МБ Бесплатная загрузка

17 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 1,4 МБ

Тип файла PPTX

Страницы 17

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 17

powerpoint presentation chuqur òqitish ibrohimova umida 1. chuqur o'rganishning qo'llanilishi 2. chuqur o'rganish arxitekturalari 3. chuqur o'rganishga kirish reja: modelni o'qitish va baholash model baholashda precision, recall va f1-score kabi metriklardan foydalanib, turli xil xato turlarining ta'sirini tahlil qilish orqali modelning ishlashini to'liq baholash mumkin. o'qitish jarayonida loss funksiyasi qiymati kamayishi va accuracy ko'rsatkichi oshishi modelning yaxshilanishini ko'rsatadi, lekin overfitting holatini kuzatish muhim. avtokoderdan foydalanish murakkab tasvirlarni tahlil qilishda, avtokoderlar 95% aniqlik bilan shovqinni bartaraf qilish va asosiy xususiyatlarni ajratib olish imkonini beradi, bu esa kompyuter ko'rish sohasida muhim ahamiyatga ega. avtokoderlar 256x256 pikselli tasvirlarni 32 o'lchovli latent vektorga siqish va keyinchalik asl holatiga yaqin qiymatni tiklash uchun ishlatilishi mumkin, bu esa ma'lumotlar siqish va o'zgarishni kamaytirishda samarali vositadir. chuqur o'rganishning qo'llanilishi avtonom transport vositalarining rivojlanishida chuqur o'rganish muhim rol o'ynaydi, sensorlardan olingan 100 millionlab ma'lumotlarni qayta ishlash orqali ob'ektlarni aniqlash va harakatlarni bashorat qilish imkonini beradi. moliyaviy sohada chuqur …

2 / 17

o'llaniladi va har bir sinf uchun 0 dan 1 gacha bo'lgan ehtimolliklarni beradi, ularning yig'indisi 1 ga teng. sigmoid va tanh kabi s shaklidagi aktivatsiya funksiyalari, -1 dan +1 gacha bo'lgan chiqish oralig'iga ega bo'lib, gradient yo'qolish muammosini keltirib chiqarishi mumkin, ayniqsa chuqur tarmoqlarda. chuqur o'rganishdagi muammolar chuqur neyron tarmoqlarda o'qitish jarayoni juda ko'p vaqt va hisoblash resurslarini talab qiladi, masalan, katta hajmdagi ma'lumotlar to'plamlarida o'qitish bir necha kun yoki hatto haftalar davom etishi mumkin. chuqur o'rganishda ma'lumotlarning haddan tashqari ko'pligi (overfitting) muammosi, modelning faqatgina o'quv ma'lumotlariga moslashib, yangi ma'lumotlarga noto'g'ri javob berishiga olib keladi, bu esa test aniqligida 10-20% ga pasayishga sabab bo'lishi mumkin. orqaga tarqatish algoritmi ushbu algoritm, gradient tushirish usulini qo'llab, xato funksiyasining gradiyenti bo'yicha 1000 dan ortiq iteratsiyalarni amalga oshirishi mumkin. orqaga tarqatish, chuqur neyron tarmoqlardagi 50 dan ortiq qatlamlarni o'qitishda ham samarali bo'lib, har bir qatlamda xatolarni tarqatadi va og'irliklarni moslashtiradi. konvolyutsion neyron tarmoqlari (cnn) …

3 / 17

lga kelib, shaxsiylashtirilgan tibbiyotda chuqur o'rganish asosidagi diagnostika vositalarining ulushi 50% ga yetishi mumkin. regulyarizatsiya texnikalari l1 va l2 regulyarizatsiyasi kabi texnikalar modelning murakkabligini kamaytirish orqali ortiqcha moslashuvni (overfitting) oldini oladi, bu yerda l1 λ=0.1 va l2 λ=0.01 parametrlari qo'llanilishi mumkin. erta to'xtash (early stopping) metodi validatsiya to'plami xatoligiga asoslanib, mashg'ulotni ma'lum bir iteratsiyadan so'ng to'xtatadi, masalan, 100 iteratsiyadan so'ng eng yaxshi natijani aniqlashga yordam beradi. chuqur o'rganishga kirish chuqur o'rganishning samaradorligi, millionlab yoki milliardlab parametrlarga ega bo'lgan katta hajmdagi ma'lumotlar to'plamlari va kuchli hisoblash quvvatiga bog'liq. chuqur o'rganish, odatda 100 dan ortiq qatlamlarga ega bo'lgan sun'iy neyron tarmoqlari yordamida katta hajmdagi ma'lumotlarni tahlil qilish va murakkab naqshlarni aniqlashga imkon beradi. neyron tarmoqlari arxitekturasi neyron tarmoqlari arxitekturasida konvolyutsion tarmoqlar (cnn) tasvirlarni tahlil qilishda 2d konvolyutsiya yadrolari orqali xususiyatlarni aniqlashda yuqori samaradorlikka ega. transformer arxitekturasi, o'zaro diqqat mexanizmi yordamida, uzunligi 512 dan ortiq so'zlardan iborat ketma-ketliklarda o'zaro bog'liqliklarni samarali aniqlaydi va …

4 / 17

dro mexanizmlari gradient yo'qolishi muammosini kamaytirib, 50 dan ortiq vaqt oralig'idagi bog'liqliklarni samaraliroq o'rganishga yordam beradi. rnnlarning turli xil turlari, jumladan, bir tomonlama va ikki tomonlama rnnlar, ma'lumotlarning xususiyatlariga qarab, turli vazifalar uchun 20% dan ortiq aniqlik farqini ta'minlay oladi. e'tiboringiz uchun rahmat @taqdimot_robot image4.jpg image5.jpg image6.jpg image7.jpg image8.jpg image9.jpg image10.jpg image11.jpg image12.jpg image13.jpg image14.jpg image15.jpg image16.jpg image17.jpg image2.png image3.png

5 / 17

Хотите читать дальше?

Скачайте все 17 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "chuqur òqitish"

powerpoint presentation chuqur òqitish ibrohimova umida 1. chuqur o'rganishning qo'llanilishi 2. chuqur o'rganish arxitekturalari 3. chuqur o'rganishga kirish reja: modelni o'qitish va baholash model baholashda precision, recall va f1-score kabi metriklardan foydalanib, turli xil xato turlarining ta'sirini tahlil qilish orqali modelning ishlashini to'liq baholash mumkin. o'qitish jarayonida loss funksiyasi qiymati kamayishi va accuracy ko'rsatkichi oshishi modelning yaxshilanishini ko'rsatadi, lekin overfitting holatini kuzatish muhim. avtokoderdan foydalanish murakkab tasvirlarni tahlil qilishda, avtokoderlar 95% aniqlik bilan shovqinni bartaraf qilish va asosiy xususiyatlarni ajratib olish imkonini beradi, bu esa kompyuter ko'rish sohasida muhim ahamiyatga ega. avtokoderlar 256x256 pikse...

Этот файл содержит 17 стр. в формате PPTX (1,4 МБ). Чтобы скачать "chuqur òqitish", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: chuqur òqitish PPTX 17 стр. Бесплатная загрузка Telegram