Neyron to'rlarning turlari va ularning ishlash tamoyillar - Биотехнология - Презентации

Информация о документе

Цена	3000UZS
Размер	1.3MB
Покупки	0
Дата загрузки	28 Апрель 2024
Расширение	pptx
Раздел	Презентации
Предмет	Биотехнология

Neyron to'rlarning turlari va ularning ishlash tamoyillar

Купить

Neyron to'rlarning turlari va ularning ishlash tamoyillar 75% 01 ! Talaba: . Qabul qildi: .

REJA: 1. Neyron tarmoqlarga kirish 2. Perseptronlar: Qurilish bloklari 3. To'g'ridan-to'g'ri neyron tarmoqlari tushuntirildi 4. Konvolyutsion neyron tarmoqlari harakatda

1. Neyron tarmoqlarga kirish 01 matn 02 matn 03 matn

2. Perseptronlar: Qurilish bloklari Perseptronlar neyron tarmoqlarning asosiy qurilish bloklari bo'lib, inson miyasining neyronlarini taqlid qiladi. Ular kirish tugunlari, vaznli ulanishlar, aniq yig'indi funksiyasi va faollashtirish funksiyasidan iborat. Perseptronlar ikkilik tasniflagichlar bo'lib, ular oddiy naqshlarni o'rganishlari va kirish signallari asosida qarorlar qabul qilishlari mumkin.

3. To'g'ridan-to'g'ri neyron tarmoqlari tushuntirildi Oldinga uzatiladigan neyron tarmoqlari sun'iy neyron tarmoqlarning eng oddiy turi bo'lib, unda axborot faqat bitta yo'nalishda, ya'ni kirish tugunlaridan yashirin tugunlar orqali chiqish tugunlarigacha harakatlanadi. Ushbu tarmoqlarda qayta aloqa aloqalari mavjud emas, ya'ni chiqish kirishga ta'sir qilmaydi. Ular odatda tasvirni aniqlash va nutqni aniqlash kabi tasniflash vazifalari uchun ishlatiladi. Oldinga yo'naltirilgan neyron tarmoqlarda har bir neyron chiqish ishlab chiqarish uchun og'irliklar va faollashtirish funktsiyalari yordamida kirishlarni qayta ishlaydi. Ushbu tarmoqlar mashinani o'rganish va chuqur o'rganish ilovalarida asosiy hisoblanadi.

4. Konvolyutsion neyron tarmoqlari harakatda 01 Konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) tasvirni aniqlash vazifalari uchun keng qo'llaniladi. Ular to'g'ridan-to'g'ri piksel ma'lumotlaridan xususiyatlarni o'rganadigan konvolyutsion qatlamlardan iborat. 02 CNNlar tegishli ma'lumotlarni olish uchun filtrlardan foydalangan holda ma'lumotlarning fazoviy tuzilishini saqlash uchun mo'ljallangan. Bu ularni kompyuter ko'rish ilovalari uchun ideal qiladi. 03 Amalda, CNN tasvirlardagi ob'ektlarni aniq aniqlashi, ularni toifalarga ajratishi va hatto yangi tasvirlarni yaratishi mumkin. Ularning naqshlarni o'rganish qobiliyati ularni kuchli vositalarga aylantiradi.

5. Takrorlanuvchi neyron tarmoqlari va xotirasi 01 Takroriy neyron tarmoqlari (RNN) - o'tmishdagi kirishlar xotirasini saqlab, ketma-ket ma'lumotlarni qayta ishlash uchun mo'ljallangan neyron tarmoq turi. Bu RNN-larga tilni tarjima qilish va nutqni aniqlash kabi vazifalarni yaxshi bajarishga imkon beradi. 02 RNN-lar har bir qatlamning chiqishini tarmoqqa qaytarish orqali ishlaydi, bu esa tarmoqqa ketma-ket kirish ma'lumotlaridan naqshlarni o'rganish imkonini beruvchi qayta aloqa zanjirini yaratadi. O'tgan ma'lumotlarni eslab qolish qobiliyati RNN-larga kontekst yoki xotirani talab qiladigan vazifalarda afzallik beradi. 03 Ketma-ket bog'liqliklarni qo'lga kiritish samaradorligiga qaramay, RNNlar yo'qolib borayotgan gradient muammosi tufayli uzoq mudda

6. Generativ raqib tarmoqlari asoslari 01Generativ qarama-qarshilik tarmoqlari (GAN) ikkita alohida tarmoqdan - generator va diskriminatordan iborat neyron tarmoq turidir. 02 Generator yangi ma'lumotlar namunalarini yaratadi, diskriminator esa ma'lumotlarning haqiqiy yoki soxta ekanligini aniqlaydi. Shu tarzda, GANlar real ma'lumotlarni yaratishni o'rganadilar. 03O'yinga o'xshash stsenariyda bir-biri bilan raqobatlashayotib, GANlar yuqori sifatli ma'lumotlarni yaratish qobiliyatini yaxshilaydi va ularni sun'iy intellekt sohasida kuchli vositaga aylantiradi.

7. O'z-o'zini tashkil etuvchi xaritalar: naqshlarni ochish O'z-o'zini tashkil qiluvchi xaritalar (SOM) neyron tarmoq turi bo'lib, u nazoratsiz ma'lumotlarni avtomatik ravishda klasterlash va tartibga solish imkonini beradi. Ular dastlabki ma'lumotlarning topologik xususiyatlarini saqlab qolgan holda kirish ma'lumotlarining past o'lchamli tasvirini yaratish orqali ishlaydi.SOM ko'pincha murakkab ma'lumotlar to'plamidagi naqshlarni ochish uchun ishlatiladi, bu ularni ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish va tadqiq qilish uchun qimmatli vositalarga aylantiradi.

8. Ko'p qatlamli perseptronlar va chuqur o'rganish 01 Ko'p qatlamli perseptronlar neyron tarmog'ining bir turi bo'lib, ular bir nechta qatlamli tugunlarga ega bo'lib, ularning har biri keyingi qatlamga o'tadi. Ular tasvirni aniqlash va tabiiy tilni qayta ishlash kabi vazifalar uchun keng qo'llaniladi. 02 Deep Learning-da ko'p qatlamli perseptronlar asosiy komponentlar bo'lib, ko'plab yashirin qatlamlar tarmoqqa ma'lumotlardagi murakkab naqshlar va munosabatlarni o'rganish imkonini beradi. Bu nutqni aniqlash va avtonom haydash kabi sohalarda yutuqlarga olib keldi. 03 Umuman olganda, Multilayer Perceptrons va Deep Learning tobora murakkab vazifalarni katta muvaffaqiyat bilan hal qila oladigan yanada ilg'or va aniq modellarni ishga tushi

E’TIBORINGIZ UCHUN RAHMAT

Купить