xopfill neyron to'ri yordamida sinflashtirish.docx

DOCX 38.1 KB Free download

Page preview (5 pages)

Scroll down 👇

o‘zbekiston respublikasi oliy ta’lim fan va innovatsiya vazirligi toshkent axborot texnalogiyalari unversiteti nukus filiali mustaqil ish mavzu: xopfill neyron to'ri yordamida sinflashtirish o'quvchi: ism yoziladigan joy 2024-2025-o'quv yili reja: 1 neyron tarmoqlariga kirish 1.1 sun’iy intellekt va mashinaviy o‘rganishning qisqacha tarixi sun’iy intellektning rivojlanish bosqichlari. mashinaviy o‘rganish va chuqur o‘rganish o‘rtasidagi farqlar. 1.2 neyron tarmoqlarining asosiy tushunchalari neyronlarning biologik modeli. sun’iy neyronning matematik modeli: kirishlar, chiqishlar, aktivatsiya funksiyalari. 2 xopfill neyron tarmog‘i tuzilishi 2.1 xopfill neyron tarmog‘ining tarixi va qo‘llanish sohasi jon xopfillning ishlanmalari. xopfill tarmoqlarining yodlash va optimizatsiya masalalaridagi ahamiyati. 2.2 matematik model va tuzilish neyronlarning asinkron va sinxron ishlash tartibi. o‘zaro bog‘langan neyronlar va og‘irliklar matritsiyasi. 3 sinflashtirish algoritmlari asoslari 3.1 sinflashtirish tushunchasi va muhimligi ma’lumotlarni sinflarga ajratishning amaliy ahamiyati. 3.2 asosiy algoritmlar va ularning ishlash tamoyillari logistik regressiya. k eng yaqin qo‘shnilar (knn). 1. neyron tarmoqlariga kirish neyron tarmoqlari sun'iy intellekt (si) va kompyuter fanlarining ilg'or yo'nalishlaridan …

moqlar (feedforward neural networks - fnn): bu turdagi tarmoqlarda ma'lumotlar bir qattiqga kirib, qatlamlarda qayta ishlanib, chiqishga chiqariladi. - qaymova qatlamli neyron tarmoqlar (recurrent neural networks - rnn): bu turdagi tarmoqlarda kiruvchi ma'lumotlar bilan qayta bog'lanish qatlamlari mavjud bo'lib, bu esa vaqt ketma-ketliklarida ishlash imkoniyatini beradi. - konvolyutsion neyron tarmoqlar (convolutional neural networks - cnn): asosiy vazifa tasvirlarni qayta ishlash, ularni tasniflash va ob'ektni tanish jarayonlarini amalga oshirishdan iborat. ushbu neyron tarmoq odatda bir nechta konvolyutsiya qatlamlaridan tashkil topadi. - transformerlar: bu tarmoq tabiiy tilni qayta ishlashda (nlp) ishlatiladi va hozirgi kunda juda muvaffaqiyatli hisoblanadi. statistik ma'lumotlarga ko'ra: 1. neyron tarmoqlarining umumiy samaradorligi va aniqligi sun'iy intellekt ilovalarida, xususan, tasvirlarni aniqlash va ovozni tanishda 90% dan ortiq bo'lishi mumkin. 2. ularning mashina o'rganish va deep learning tarmoqlari bo'yicha mash'alarning o'rtacha aniqligi, ma'lumotlar va arxitekturalarga qarab, odatda 70-95% o'rtasida bo'ladi. 3. konvolyutsion neyron tarmog'i (cnn) orqali bajarilayotgan tasvirni tasniflash vazifalari 98% …

ngan xizmalar, masalan, youtube, netflix va spotify kabi platformalar foydalanuvchilarning xatti-harakatlarini aniqlab, tavsiyalarni taqdim etishda ishlaydi. neyron tarmoqlarining muhim afzalliklari orasida ularning katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash qobiliyati va yuqori darajadagi maqbul yechimlarni topish qobiliyatlari mavjud. shuningdek, ular yangi ma'lumotlarga osongina moslashishi va tezkor yuklanishi bilan ajralib turadi. lekin, ularni to'g'ri ishlatish va muvaffaqiyatli natijalarga erishish uchun ko'plab o'qitish va optimallashtirish jarayonlari talab etiladi, bunga esa katta hajmdagi ma'lumotlar va yuqori hisoblash qudrati zarur. bu esa kompyuter resurslariga bo'lgan talabni oshiradi. yuqorida keltirilgan ma'lumotlar neyron tarmoqlarining keng qo'llanilishi va samaradorligini aks ettiradi.uning rivojlanishi davom etmoqda va bu boradagi izlanishlar kelajakda yanada ko'proq rivojlanishlarni olib kelishi kutilmoqda. 2. xopfill neyron tarmog‘i tuzilishi xopfill neyron tarmog‘i — asosiy neyron tarmog‘i strukturasi bo‘lib, asosan bir nechta qatlamlardan iborat bo‘ladi. ushbu tarmoq sun'iy intellekt va mashinani o‘qitish sohasida keng qo‘llaniladi. xopfill neyron tarmog‘i xx asrda jon xopfill tomonidan ishlab chiqilgan va ular orqaga yoyilish …

monidan har bir boshqa neyron bilan bog‘langan, lekin o‘z-o‘ziga emas. bu to‘liq bog‘langan grafik tarmoqda simmetrik vazn matritsasi ishlatiladi, unda uy-uy yuklamalari nolga teng. 2. **yozilgan ma'lumotlar:** xopfill neyron tarmog‘i jadvalda yozilgan ma'lumotlarni saqlash uchun ishlatiladi. har bir jadval bir holatini ifodalaydi va tarmoq bu holatlarni eslab qolishi mumkin. bu holatlar odatda asosan ikkilik qiymatlarda ifodalanadi, masalan, 1 va -1. 3. **energiya funksiyasi:** xopfill tarmog‘ida ishlash uchun asosiy matematik model energiya funksiyasidir. bu funksiya har bir holat uchun hisoblanadi va tarmoqning vazifasi minimal energiya holatini topishdan iborat. minimal energiya holati stabil holatdir va bu holatga erishilganda tarmoq tinchlanadi. 4. **boshqaruv mexanizmi:** xopfill tarmog‘i uzluksiz yoki diskret boshqaruv ostida ishlatilishi mumkin. diskret versiyada neyronlar ketma-ket yangilanadi, har bir yangilanishda neyronlar o‘z qabul qilish sathidan oshgan signallarni qabul qiladi va shuning asosida yangi holatni qabul qiladi. uzluksiz versiyada yangilanish odatda uzluksiz vaqt bilan belgilanadi. 5. **simmetrik vaznlar:** xopfill neyron tarmog‘ida neyronlar orasidagi …

atlari va texnik tavsifi — bu juda chuqur mavzu bo‘lib, uni tushunishda energiya funksiyalari va matematik modellarning roli muhim ahamiyatga ega. aniq ma'lumotlar va geometrik o‘lchovlar hozirda ushbu tarmoqlarni yanada samarali va keng qo‘llanishiga yordam bermoqda. 3. sinflashtirish algoritmlari asoslari 3. sinflashtirish algoritmlari - bu mashinani o'qitish va sun'iy intellekt sohasida muhim roldir. sinflashtirish algoritmlarining asoslari tushunchasiga kirish uchun, avvalo, sinflashtirishning o'zi nima ekanligini tushunish lozim. sinflashtirish algoritmlari yoki tasniflash algoritmlari ma'lumotlar to'plami ichidan sinf yoki kategoriya aniqlash vazifasini bajaradi. ushbu algoritmlar kirish ma'lumotlarini belgilangan sinflarga ajratadi. avvalo, sinflashtirish algoritmlari nazariy jihatdan uch turga bo'linishi mumkin: 1. **nazoratli o'qitish sinflashtirish algoritmlari** - bu algoritmlar mavjud ma'lumotlar asosida o'qitiladi, ya'ni ularga oldindan belgilangan sinf yorliqlari bilan ifodalangan o'quv ma'lumotlari beriladi. 2. **nazoratsiz o'qitish sinflashtirish algoritmlari** - bunda algoritmlar o'qitiladi, lekin ma'lumotlar uchun oldindan belgilangan sinf yorliqlari mavjud emas. 3. **yarim-nazoratli o'qitish sinflashtirish algoritmlari** - yani, o'quv ma'lumotlarining faqat qismi berilgan sinf …

Want to read more?

Download the full file for free via Telegram.

Download full file

About "xopfill neyron to'ri yordamida sinflashtirish.docx"

o‘zbekiston respublikasi oliy ta’lim fan va innovatsiya vazirligi toshkent axborot texnalogiyalari unversiteti nukus filiali mustaqil ish mavzu: xopfill neyron to'ri yordamida sinflashtirish o'quvchi: ism yoziladigan joy 2024-2025-o'quv yili reja: 1 neyron tarmoqlariga kirish 1.1 sun’iy intellekt va mashinaviy o‘rganishning qisqacha tarixi sun’iy intellektning rivojlanish bosqichlari. mashinaviy o‘rganish va chuqur o‘rganish o‘rtasidagi farqlar. 1.2 neyron tarmoqlarining asosiy tushunchalari neyronlarning biologik modeli. sun’iy neyronning matematik modeli: kirishlar, chiqishlar, aktivatsiya funksiyalari. 2 xopfill neyron tarmog‘i tuzilishi 2.1 xopfill neyron tarmog‘ining tarixi va qo‘llanish sohasi jon xopfillning ishlanmalari. xopfill tarmoqlarining yodlash va optimizatsiya masalalaridag...

DOCX format, 38.1 KB. To download "xopfill neyron to'ri yordamida sinflashtirish.docx", click the Telegram button on the left.

Tags: xopfill neyron to'ri yordamida … DOCX Free download Telegram