xopfill neyron to'ri yordamida sinflashtirish.docx

DOCX 16 стр. 38,1 КБ Бесплатная загрузка

16 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 38,1 КБ

Тип файла DOCX

Страницы 16

Обновлено Июн 2026

Предварительный просмотр (6 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 16

oâzbekiston respublikasi oliy taâlim 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 sunâiy intellekt va mashinaviy oârganishning qisqacha tarixi sunâiy intellektning rivojlanish bosqichlari. mashinaviy oârganish va chuqur oârganish oârtasidagi farqlar. 1.2 neyron tarmoqlarining asosiy tushunchalari neyronlarning biologik modeli. sunâiy neyronning matematik modeli: kirishlar, chiqishlar, aktivatsiya funksiyalari. 2 xopfill neyron tarmogâi tuzilishi 2.1 xopfill neyron tarmogâining tarixi va qoâllanish sohasi jon xopfillning ishlanmalari. xopfill tarmoqlarining yodlash va optimizatsiya masalalaridagi ahamiyati. 2.2 matematik model va tuzilish neyronlarning asinkron va sinxron ishlash tartibi. oâzaro bogâlangan neyronlar va ogâirliklar matritsiyasi. 3 sinflashtirish algoritmlari asoslari 3.1 sinflashtirish tushunchasi va muhimligi maâlumotlarni sinflarga ajratishning amaliy ahamiyati. 3.2 asosiy algoritmlar va ularning ishlash tamoyillari logistik regressiya. k eng yaqin qoâshnilar (knn). 1. neyron tarmoqlariga kirish neyron tarmoqlari sun'iy intellekt (si) va kompyuter fanlarining ilg'or yo'nalishlaridan …

2 / 16

r: - raqobatli qatlamli neyron tarmoqlar (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 …

3 / 16

a tavsiflanishi: internetga asoslangan 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 tarmogâi tuzilishi xopfill neyron tarmogâi â asosiy neyron tarmogâi strukturasi boâlib, asosan bir nechta qatlamlardan iborat boâladi. ushbu tarmoq sun'iy intellekt va mashinani oâqitish sohasida keng qoâllaniladi. xopfill neyron tarmogâi xx asrda jon xopfill tomonidan ishlab chiqilgan va …

4 / 16

n tarmogâi toâliq bogâlangan grafik shaklida tasvirlanadi. har bir neyron tomonidan har bir boshqa neyron bilan bogâlangan, lekin oâz-oâziga emas. bu toâliq bogâlangan grafik tarmoqda simmetrik vazn matritsasi ishlatiladi, unda uy-uy yuklamalari nolga teng. 2. **yozilgan ma'lumotlar:** xopfill neyron tarmogâi 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 tarmogâida 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 tarmogâi uzluksiz yoki diskret boshqaruv ostida ishlatilishi mumkin. diskret versiyada neyronlar ketma-ket yangilanadi, har bir yangilanishda neyronlar oâz qabul qilish sathidan oshgan signallarni qabul qiladi va shuning asosida yangi holatni qabul qiladi. uzluksiz versiyada yangilanish odatda uzluksiz vaqt …

5 / 16

asosiy koârinishda asosan cheklangan miqdorda ma'lumotlarni saqlash uchun ishlatiladi. xopfill neyron tarmogâining xususiyatlari va texnik tavsifi â bu juda chuqur mavzu boâlib, uni tushunishda energiya funksiyalari va matematik modellarning roli muhim ahamiyatga ega. aniq ma'lumotlar va geometrik oâlchovlar hozirda ushbu tarmoqlarni yanada samarali va keng qoâllanishiga 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. …

6 / 16

tarqalgan usuli. bu algoritm aniq sinfdan masofani hisoblab chiqib, yangi kirilgan ma'lumot biror sinfga mansub ekanligini aniqlash uchun eng yaqin k qo'shnilarning sinfi natijasida tasniflaydi. k qiymati tajriba o'rganish bilan tanlanadi. **naive bayes** - bu probabilistik algoritm bo'lib, u bayes' teoremasidan foydalangan holda sinflashtirishni amalga oshiradi. ushbu algoritm sezisarli sharoiti bilan farqlanadi: har bir kirish belgining mustaqilligini taxmin qiladi. naive bayes yondashuvi matnni tasniflash, spam filtrlash va boshqa ko'plab ilovalar uchun ishlatiladi. shuningdek, **avvalgi sinflardagi regressiya** va **qaror daraxtlari** kabi algoritmlar ham keng qo'llaniladi. qaror daraxtlari kirish ma'lumotlarini xususiyatlari bo'yicha turli sinflarga ajratuvchi ko'p darajali tuzilmalar hisoblanadi. bu tuzilmalar orqali ma'lum bir natijaga yetishish uchun turli qoidalar to'plami ishlab chiqiladi va qarorlar qabul qilinadi. **yig'ma usullari**, masalan, **random forest** va **adaboost** kabi usullarda mustaqil amalga oshirilgan sinflashtirishning bir nechta modelini birlashtiradi. yig'ma modellari hajmi va aniqligi oshirilishini ta'minlaydi va shuningdek, ko'rinib turgan holda muddatli baholash natijalarini yaxshilash imkonini beradi. shu …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 16 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

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

oâzbekiston respublikasi oliy taâlim 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 sunâiy intellekt va mashinaviy oârganishning qisqacha tarixi sunâiy intellektning rivojlanish bosqichlari. mashinaviy oârganish va chuqur oârganish oârtasidagi farqlar. 1.2 neyron tarmoqlarining asosiy tushunchalari neyronlarning biologik modeli. sunâiy neyronning matematik modeli: kirishlar, chiqishlar, aktivatsiya funksiyalari. 2 xopfill neyron tarmogâi tuzilishi 2.1 xopfill neyron tarmogâining tarixi va qoâllanish sohasi jon xopfillning ishlanmalari. xopfill tarmoqlarining yodlash va opt...

Этот файл содержит 16 стр. в формате DOCX (38,1 КБ). Чтобы скачать "xopfill neyron to'ri yordamida sinflashtirish.docx", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: xopfill neyron to'ri yordamida … DOCX 16 стр. Бесплатная загрузка Telegram