cyanic-selkie/wikianc huggingface dataset:
DALL-E
Ochiq kodli ilovalar
Stable Diffusionʼda 2022-yil avgust oyida ommaga chiqarilgan DALL-E ga oʻxshash manba kodi mavjud.
Muydin Mamazulunov
Muydin Mamazulunov (22.01.1984, Tojikiston SSR, Qoʻrgʻon-tepa ) — oʻzbek futbolchisi, hujumchi.
Futbolchilik faoliyati
Tojik futboli tarbiyalanuvchisi. Yoshligida u Oʻzbekistonga koʻchib oʻtdi va u erda fuqarolikni oldi va Fargʻonaning „Neftchi“ jamoasining oʻrinbosarlari tarkibida oʻynadi. Shuningdek, u faoliyatining boshida Oʻzbekiston quyi ligasi klublarida toʻp surgan. 2006-yilda bir guruh oʻzbekistonlik futbolchilar bilan birga yarim mavsumni Qirgʻizistonning konchilar ligasi (Qizil-Qiya) klubida oʻtkazdi.
2008-yili „Olimjon Akbarov“ (Yaypan) klubi safida 23 ta gol urib, O‘zbekiston birinchi ligasi to‘purari bo‘ldi. Shundan soʻng u oliy diviziondagi „ Olmaliq “ klubiga oʻtib, 2009-yilda uning tarkibida oʻynab, chempionatda klubning eng yaxshi 10 toʻpurari (12 gol), 2011-yilda esa chempionatning ikkinchi toʻpurari (16 gol)ga aylandi. Shuningdek, 2009-yilda oʻz klubi bilan Oʻzbekiston futbol federatsiyasi kubogida gʻolib chiqdi.
2012-yildan beri u yana 8 ta oliy liga klubini almashtirdi, hech qachon bir mavsumdan ortiq hech qayerda qolmadi, lekin asosan yarim mavsumni oʻtkazdi. 2013 yilda „Olmaliq“ va „Guliston“ klublarida oʻynab, bir mavsumda 11 ta gol urdi va toʻpurarlar bahsida oltinchi oʻrinni egalladi. 2014-yilgi mavsum boshida Muborakning „ Mash’al “ klubi bilan shartnoma imzoladi va mavsum oldi turninr Oʻzbekiston PFL kubogida gʻlib boʻldi. Toshkentning „Lokomotiv“ jamoasi tarkibida 2015-yilgi Oʻzbekiston chempionati kumush medali sovrindori boʻldi. 2016-yilgi mavsum boshida Namanganning „ Navbahor “ jamoasi bilan shartnoma imzoladi. 2017-yil oʻzining tarbiyalagan klub Fargʻonaning „ Neftchi “ jamoasi safiga oʻtdi va bir mavsum harakat qildi. 2018-yilda u birinchi liga klubi „Dinamo“ (Samarqand) bilan shartnoma imzolagan. Dinamo jamoasidan soʻng keyinchalik „ Iftixor “, „ Turon “ jamoalarida ham toʻp surdi. Hozirda Fargʻona, Oltariq ning „Doʻstlik“ jamoasida toʻp surmoqda.
Lokomotuv
Oʻzbekiston Superligasi ikkinchi oʻrin: 2015-yil
Seulgi
Kang Seul-gi (강슬기; 1994-yil 10-fevralda tugʻilgan) shunchaki Seulgi oʻlaroq maʼlum janubiy koreyalik qoʻshiqchi va raqqosadir. U qizlardan iborat guruh boʻlmish Red Velvet va uning ostguruhi boʻlmish Red Velvet — Irene & Seulgi aʼzosidir. U yana Got the Beat guruhi aʼzosi hamdir.
Yoshlik davrlari
Kang Seul-gi 1994-yil 10-fevralda Janubiy Koreyaning Gyeonggi provinsiyasidagi Ansan shahrida tugʻilgan. U Ansan Byeolmang oʻrta maktabi hamda Seul sanʼat maktabida tahsil olgan. U koreys tilidan tashqari yapon tilini ham yaxshi biladi.
Boshtol
Boshtol — Tojikiston shimolidagi Soʻgʻd viloyatidagi qishloq hisoblanadi. Asht tumanidagi Mehrobod (sobiq Qamishqoʻrgʻon ) MFY tarkibiga ham kiradi.
Aktam Hayitov
Mehnat faoliyati
1994—2000-yillarda Samarqand iqtisodiyot va servis institutida, shuningdek, Samarqand viloyati hokimligi axborot-tahlil guruhida ishlagan. 2000—2002-yillarda Oʻzbekiston Respublikasi Vazirlar Mahkamasi axborot-tahlil boʻlimi yetakchi mutaxassisi, 2002—2005-yillarda Oʻzbekiston Respublikasi Vazirlar Mahkamasi Iqtisodiyot va tashqi iqtisodiy aloqalar yigʻma axborot-tahlil boʻlimi boshligʻi, 2005-yilda qisqa muddat Oʻzbekiston Respublikasi Makroiqtisodiyot va statistika vazirligi huzuridagi iqtisodiy nochor korxonalar ishlari qoʻmitasi raisi oʻrinbosari, 2005—2006-yillarda Oʻzbekiston Respublikasi Monopoliyadan chiqarish, raqobat va tadbirkorlikni qoʻllab-quvvatlash davlat qoʻmitasi raisining birinchi oʻrinbosari, 2006—2014-yillarda Oʻzbekiston Respublikasi Mehnat va aholini ijtimoiy muhofaza qilish vaziri, 2014—2016-yillarda „Biokimyo“ AJ Boshqaruv raisi oʻrinbosari, 2016—2017-yillarda Oʻzbekiston standartlashtirish, metrologiya va sertifikatlashtirish agentligi bosh direktori, 2017—2018-yillarda Bandlik va mehnat munosabatlari vaziri lavozimlarida ishlagan.
2018-yil 3-avgustda Oʻzbekiston Liberal-demokratik partiyasi siyosiy kengashining oʻninchi yigʻilishida partiya rahbari (siyosiy kengash ijroiya qoʻmitasi raisi) etib saylandi. Shuningdek, u Oʻzbekiston fermerlar, dehqon xoʻjaliklari va yer egalari kengashi kengashining raisi.
2019-yilda Oliy Majlis Qonunchilik palatasi deputati, spiker oʻrinbosari lavozimlarida ishlab kelmoqda.
Tanqidlar
2019-yilgi Oliy Majlis deputatligi uchun saylov kompaniyasi davrida Aktam Hayitovning „koʻp goʻsht yeyapmiz“ mazmunidagi gaplari koʻplab memlar va muhokamalarga sabab boʻlgan edi. "Go‘sht narxi nega qimmatlab ketyapti deb o‘ylaysizlar? To‘g‘ri, ozuqa yetishmasligi birinchi sabab, ikkinchidan, bugun biz juda ko‘p go‘sht iste'mol qilyapmiz. Shunchalik ko‘p go‘sht yemoqdamizki, buning natijasida ko‘pgina kasalliklar paydo bo‘lyapti..."
Amruta Xanvilkar
Amruta Xanvilkar Malhotra (1984-yil 23-noyabrda tugʻilgan) — hind aktrisasi. U hind va marathi filmlarida ishlagan va Ishq Bectorning Aye Hip Hopper filmidagi roli bilan tanilgan. Shuningdek, u Nach Baliye 7 -da gʻalaba qozonishi va Qoʻrquv omili: Khatron Ke Khiladi 10 -da ishtirok etishi bilan mashhur boʻlgan.
Shaxsiy hayoti
Amrutaning Aditi ismli singlisi bor edi. Xanvilkar 1984-yil 23-noyabrda marati oilasida tugʻilib o`sgan. Amruta Xanvilkar Malhotra 2015-yil 24-yanvarda Dehlida Himmanshoo A. Malxotraga turmushga chiqqan. Himmanshoo — Zee TV-ning Aapki Antara filmida Sameer va Bhagonwali-Baante Apni Taqdeerda Guddu Shukla rolini ijro etgan aktyor.
Faoliyati
Amruta Xanvilkar Malhotrayetakchi aktrisa boʻlish orzusini amalga oshirish uchun 2004-yilda Zee TV telekanalining „Zee Cinestars ki Khoj“ nomli isteʼdodlar shousida qatnashadi va garchi Amruta Xanvilkar Malhotra tanlovda gʻolib chiqmagan boʻlsa-da, bir nechta telekoʻrsatuvlar takliflarini oladi. Xanvilkar hind va marathi filmlarida suratga tushgan. U Katyar Kaljat Ghusli filmlarida rol ijro etgan va Natarangdan „Wajle Ki Bara“ qoʻshigʻi bilan tanilgan edi. Amruta Xanvilkar Malhotra Meghna Gulzarning Raazi filmida ham paydo boʻlgan.
Filmografiyasi
thumb|271x271px| Amruta „Pyaar Vali Love Story“ marathi filmining audio chiqishida
Xristian dini harbiy ordeni
Masihning ordeni (Ordem de Cristo), Rabbimiz Iso Masihning armiyasi (Militia Domini Nostri Jesu Christi), Rabbimiz Iso Masihning harbiy ordeni (Ordem Militar de Nosso Senhor Jesus Cristo), Masihning harbiy ordeni (Ordem Militar de Cristo) — ruhiy va ritsarlik ordeni (harbiy-monastir), Portugaliyadagi Templiyerlarning vorisi hisoblanadi. 1318-yilda Portugaliya qiroli Dinis tomonidan sobiq Templiyerlarni rekonkistada qatnashish uchun jalb qilish uchun tashkil etilgan. Papa Ioann XXII 1347-yilda ordenning Buyuk Ustasining qarorgohiga aylangan Tomar qal’asini oʻz ichiga olgan Portugal Templiyerlarining barcha mulklarini ordenga oʻtkazishga ruxsat berdi. Shuning uchun ordenning ikkinchi nomi — Tomarskiydir.
Tarixi
right|thumb|275x275px| Kastro Marindagi qal’a — Masih ordenining birinchi ustalarining qarorgohi Portugaliya Gʻarbiy Yevropada Templarlar joylashadigan birinchi davlat edi. 1160-yilda ular 1190-yilda Yoqub al-Mansur boshchiligidagi mavrlar tomonidan qamalga dosh berib boʻlmas Tomar qalʼasini qurishga kirishdilar. 1312-yilda ordenning tugatilishi rekonkistani davom ettirishda ritsarlar yordamiga umid qilgan Portugal monarxiyasi uchun katta zarba boʻldi. 1318-yilda allaqachon qirol Dinis ishsiz qolgan ritsarlarni „Masihning militsiyasi“ tarkibiga kiritdi. Ordenning rasmiy tashkil etilgan sanasi 1318-yil 14-avgustdir. Ritsar-monaxlar Calatrava ordeni nizomini qabul qildi Dinis men bir xil istaklarini amalga oshirishda Muqaddas taxtdan oldinda Templar ritsarlarining erigan tartibining mulki bilan Portugaliya qirolligining mulkini oshirishga muvaffaq boʻldi. Masih buyrugʻining ritsar-rohiblari oʻzlarining oq liboslarida qizil xoch tasviri bilan Templarsning vorisligini taʼkidladilar.
Granada va Marokashdan kelgan mavrlarning bosimiga qarshilikni kuchaytirish uchun Dinis I Masih ordeni ritsarlariga qirollikning janubidagi Kastro Marindagi Algarvedagi ulkan qal’a-qal’ani topshirdi. Ordenning birinchi Grand Masteri Avis ordeni ritsari Don Gil Martins (D. Gil Martins) edi, uning asosiy qarorgohi Kastro Marindagi qal’a (qal’a-monastir) edi. Masihning buyrugʻining birinchi nizom 1321-yilda Gilles Martins tomonidan tuzilgan, besh yil oʻtgach, ikkinchi usta Don Xuan Lourenço (D.João Lourenço) boshqa nizomni tuzdi, ularning ikkalasi ham monastir abboti tomonidan tasdiqlangan. Ritsarlar qashshoqlik, turmush qurmaslik va monarxga boʻysunish vaʼdalariga rioya qilishlari kerak edi. Rekonkista tugagandan soʻng, ular yana ishsiz qolishdi va davlatga yuk boʻlish bilan tahdid qilishdi.
1356-yilda ordenning toʻrtinchi ustasi Estevan Gonçalves Leitão(Estevão Gonçalves Leitão) shtab-kvartirani Kastro Marindan Masih ordeni monastiriga koʻchirdi, Tomar shahri yaqinligi tufayli u Tomar qal’asi deb ham ataladi. Ordenning asosiy qal’asi saltanatning markazida joylasha boshladi. 1420-yilda shahzoda Genrix Navigator uning dunyoviy hukmdori boʻldi va 1443-yilda uni isloh qildi. Ordenning buyuk ustasi sifatida u ritsarlarni Marokash musulmon hukmdorlariga qarshi aylantirib, savdogarlarni buyruq foydasiga barcha Afrika tovarlari uchun soliq toʻlashga majbur qildi. Bu mablagʻlar Tomar monastiri-qal’asini rekonstruksiya qilishga sarflangan. right|thumb|200x200px| Masih ordenining xochi Tomar ritsarlari, xuddi Avis aka-ukalari singari, portugal navigatorlarining xorijdagi sayohatlarida faol qatnashdilar. Vasko da Gama va Tomarning boshqa sargardon ritsarlari orden emblemasi bilan suzib ketishdi. Dubulgʻa kiygan savdogarlarning tijorat intilishlari oʻrta asrlardagi harbiy ritsarlik hayotining qoldiqlari bilan deyarli mos kelmas edi. Ordenning koʻplab aʼzolari ayollar bilan yashagan, bu Rim papasi Aleksandr Borgenni turmush qurmaslik va qashshoqlik haqidagi vaʼdalarini nikohga sodiqlik bilan almashtirishga va daromadning bir qismini orden xazinasiga oʻtkazishga undadi. 1492-yilda Papa Aleksandr VI orden ritsarlarini monastir vaʼdalaridan ozod qildi.
Tomarlarda qirol hokimiyatining ustunlaridan birini koʻrgan qirol Manuel I Masihning ordenini Buyuk Ustoz sifatida dunyoviylashtirdi. Uning hukmronligi davrida orden oʻzining qudrat choʻqqisiga chiqdi va 1521-yilga kelib Portugaliyada va uning xorijiy hududlarida 454 qoʻmondonga ega edi. Uning vorisi João III Portugaliya qirollari orasida grossmeyster lavozimini merosxoʻr deb eʼlon qildi. 1522-yilda orden ikki tarmoqqa boʻlingan: ritsarlik ordeni Portugaliya qiroliga boʻysungan, monastir ordeni esa papaning yurisdiksiyasi ostida edi. 1551-yilda Rim papasi Yuliy III Portugaliya toji egalariga qirollikning barcha ritsarlik ordenlari hukmdori degan irsiy unvonni berdi. Diniy tamoyillardan voz kechish Vatikan uchun tashvishli masala edi. Baʼzi papalar tartibni oʻrnatishda papalikning faol roliga ishora qilib ular 1319-yildan boshlab, juda kamdan-kam hollarda boʻlsa-da, alohida xizmatlari uchun oʻzlarining Masihning papalik ordeni bilan taqdirladilar va 1905-yildan boshlab ular oʻzlarining Masihning Oliy ordenini taqdim eta boshladilar. Portugal monarxiyasi dastlab bunga qarshi edi; Portugaliyada papalik buyrugʻi egalarini hibsga olish holatlari maʼlum boʻldi.
Ispaniya-Portugaliya ittifoqi yillarida tartibning yana bir islohoti amalga oshirildi. Bundan buyon Afrikada ikki yil yoki dengiz flotida uch yil xizmat qilgan har qanday aristokrat unga qoʻshilishi mumkin edi. 1789-yilda tartib nihoyat sekulyarizatsiya qilindi. , 1834-yilda uning mulki milliylashtirildi va monastir jamoasi oʻz faoliyatini toʻxtatdi. 1822—1890-yillarda Masihning Braziliya ordeni portugallardan alohida mavjud edi. Portugaliya monarxiyasi qulagandan keyin (1910) barcha qadimiy ordenlar bekor qilindi, ammo 1917-yilda Portugaliya Prezidenti tartibni sof fuqarolik mukofoti sifatida qayta tikladi.
1905-yilda Pius X Masihning Papalik ordenini taʼsis etdi.
Darajalar
thumb| Zanjirdagi orden nishoni (elementlar) thumb| Braziliyaning [[San-Paulu (shahar)|San-Paulu shahri bayrogʻidagi Masih ordeni xochi]] Masihning zamonaviy ordeni 6 darajaga boʻlingan:
Grand Order Chain klassi 2021-yilda taqdim etilgan.
Mukammallik belgilari
Orden nishoni — bu qizil emalning yonib turgan uchlari boʻlgan xochga yozilgan oq emalning lotin xochi mavjud.
Ordenning nishoni qizil lentaga taqilgan.
Buyuk Xoch ordeni va Buyuk ofitser ordeni orden yulduzi bilan birga koʻp nurli yulduzlar boʻlib, uning markaziy medalyonida oq emaldan yasalgan orden nishoni joylashgan.
Sunʼiy neyron tarmoqlari
thumb| Sunʼiy neyron tarmoq — bu [[Bosh miya|miyadagi neyronlarning soddalashtirilishidan ilhomlangan oʻzaro bogʻlangan tugunlar guruhi. Bu erda har bir aylana tugun sunʼiy neyroNTi ifodalaydi va oʻq bir sunʼiy neyroNTing chiqishidan boshqasining kirishiga bogʻlanishni anglatadi.]] Sunʼiy neyron tarmoqlari (SNT), odatda oddiygina neyron tarmoqlari (NT) deb ataladi, hayvonlar miyasini tashkil etuvchi biologik neyron tarmoqlardan ilhomlangan hisoblash tizimlari.
SNT sunʼiy neyronlar deb ataladigan bogʻlangan birliklar yoki tugunlar toʻplamiga asoslanadi, ular biologik miyadagi neyronlarni erkin modellashtiradi. Sunʼiy neyron signallarni oladi, keyin ularni qayta ishlaydi va unga ulangan neyronlarga signal berishi mumkin. Ulanishdagi „signal“ haqiqiy raqam boʻlib, har bir neyroNTing chiqishi uning kirishlari yigʻindisining chiziqli boʻlmagan funksiyasi bilan hisoblanadi. Ulanishlar deyiladi qirralar. Neyronlar va chekkalar odatda oʻrganish davom etayotganda sozlanadigan vaznga ega. Neyronlar shunday chegaraga ega boʻlishi mumkinki, signal faqat yigʻilgan signal ushbu chegarani kesib oʻtgan taqdirdagina yuboriladi. Odatda, neyronlar qatlamlarga yigʻiladi. Signallar birinchi qatlamdan (kirish qatlami), oxirgi qatlamga (chiqish qatlami), ehtimol, qatlamlarni bir necha marta bosib oʻtgandan keyin oʻtadi.
Trening
Neyron tarmoqlar misollarni qayta ishlash orqali oʻrganadi (yoki oʻqitiladi), ularning har biri maʼlum „kirish“ va „natija“ ni oʻz ichiga oladi va ular oʻrtasida ehtimollik bilan oʻlchangan assotsiatsiyalarni hosil qiladi, ular tarmoqning oʻzida saqlanadigan maʼlumotlar tuzilmasida saqlanadi. Berilgan misol boʻyicha neyron tarmoqni oʻrgatish odatda tarmoqning qayta ishlangan chiqishi (koʻpincha bashorat) va maqsadli chiqishi oʻrtasidagi farqni aniqlash orqali amalga oshiriladi. Keyin tarmoq oʻz vaznli assotsiatsiyalarini oʻrganish qoidasiga koʻra va ushbu xato qiymatidan foydalanib sozlaydi. Ushbu tuzatishlarning etarli sonidan soʻng, mashgʻulot muayyan mezonlar asosida toʻxtatilishi mumkin.
Bunday tizimlar misollarni koʻrib chiqish orqali topshiriqlarni bajarishni „oʻrganadi“, odatda vazifaga xos qoidalar bilan dasturlashtirilmaydi. Masalan, tasvirni aniqlashda ular „mushuk“ yoki „mushuk yoʻq“ deb qoʻlda yorliqlangan misol tasvirlarni tahlil qilish va boshqa tasvirlardagi mushuklarni aniqlash uchun natijalardan foydalanish orqali mushuklar bor tasvirlarni aniqlashni oʻrganishi mumkin.
Tarix
Uorren Makkallok va Uolter Pits (1943) neyron tarmoqlar uchun hisoblash modelini yaratish orqali mavzuni ochdilar. 1940-yillarning oxirida DO Hebb neyron plastisiya mexanizmiga asoslangan taʼlim gipotezasini yaratdi, u Hebbian oʻrganish nomi bilan mashhur boʻldi. Farley va Uesli A. Klark (1954) Hebbian tarmogʻini simulyatsiya qilish uchun dastlab hisoblash mashinalaridan foydalangan. 1958-yilda psixolog Frenk Rozenblat Amerika Qoʻshma Shtatlari Dengiz tadqiqotlari boshqarmasi tomonidan moliyalashtirilgan birinchi sunʼiy neyron tarmogʻi boʻlgan perseptroNTi ixtiro qildi. Koʻp qatlamli birinchi funktsional tarmoqlar 1965-yilda Ivaxnenko va Lapa tomonidan Maʼlumotlar bilan ishlashning guruh usuli sifatida nashr etilgan. Uzluksiz orqaga tarqalish asoslari  boshqaruv nazariyasi kontekstida 1960-yilda Kelli va 1961-yilda Brayson tomonidan dinamik dasturlash tamoyillaridan foydalangan holda olingan. Keyinchalik tadqiqot Minsky va Papert (1969) dan soʻng toʻxtab qoldi, ular asosiy.
Bu 1980-yillarda amaliy sunʼiy neyron tarmoqlarni ishlab chiqish uchun koʻproq ishlov berish quvvatini taʼminladi.
1986-yilda Rumelhart, Xinton va Uilyams ketma-ketlikda keyingi soʻzni bashorat qilishga oʻrgatilganda, orqa tarqalish soʻzlarning qiziqarli ichki koʻrinishlarini xususiyat vektorlari sifatida oʻrganganligini koʻrsatdi.
1988-yildan boshlab, neyron tarmoqlardan foydalanish oqsil tuzilishini bashorat qilish sohasini oʻzgartirdi, birinchi kaskadli tarmoqlar bir nechta ketma-ketliklarni tekislash orqali ishlab chiqarilgan profillar (matritsalar) boʻyicha oʻqitilganda.
Deformatsiyaga tolerantlik bilan yordam berish uchun max-pooling joriy etildi. Shmidxuber koʻp darajali tarmoqlar ierarxiyasini qabul qildi (1992) nazoratsiz oʻrganish orqali bir vaqtning oʻzida bir daraja oldindan oʻqitilgan va orqaga tarqalish orqali nozik sozlangan.
Neyron tarmoqlarning dastlabki muvaffaqiyatlari birja bozorini bashorat qilish va 1995-yilda (asosan) oʻzini oʻzi boshqaradigan avtomobilni oʻz ichiga oladi.
Geoffrey Xinton va boshqalar. (2006) har bir qatlamni modellashtirish uchun cheklangan BoltzmSNT mashinasi. 2012-yilda Ng va Din faqat yorliqsiz tasvirlarni tomosha qilish orqali mushuklar kabi yuqori darajadagi tushunchalarni tan olishni oʻrgangan tarmoq yaratdilar. Nazoratsiz oldindan oʻqitish va GPU va taqsimlangan hisoblash quvvatining ortishi kattaroq tarmoqlardan foydalanishga imkon berdi, xususan, tasvir va vizual aniqlash muammolarida " chuqur oʻrganish " nomi bilan mashhur boʻldi.
Ciresan va uning hamkasblari (2010) gradient muammosining yoʻqolishiga qaramay, GPUlar koʻp qatlamli oldinga oʻtiladigan neyron tarmoqlar uchun orqaga tarqalishni amalga oshirish mumkinligini koʻrsatdi. 2009 va 2012-yillar oraligʻida SNT tasvirlarni aniqlash tanlovlarida sovrinlarni qoʻlga kirita boshladi, dastlab naqshni aniqlash va qoʻl yozuvini tanib olish boʻyicha turli vazifalarda inson darajasidagi ishlashga yaqinlashdi. Graves, Alex; and Schmidhuber, Jürgen; Offline Handwriting Recognition with Multidimensional Recurrent Neural Networks, in Bengio, Yoshua; Schuurmans, Dale; Lafferty, John; Williams, Chris K. I.; and Culotta, Aron (eds.), Advances in Neural Information Processing Systems 22 (NIPS’22), 7-10 December 2009, Vancouver, BC, Neural Information Processing Systems (NIPS) Foundation, 2009, pp. 545-552. .2009-yilda oʻrganiladigan uchta til haqida oldindan maʼlumotga ega boʻlmagan holda qoʻl yozuvini bogʻlash boʻyicha uchta tanlovda gʻolib chiqdi.
Ciresan va uning hamkasblari yoʻl belgilarini tanib olish(IJCNT 2012) kabi mezonlarda insoNTing raqobatbardosh/gʻayritabiiy ishlashiga erishish uchun birinchi namuna tan oluvchilarni yaratdilar.
Modellar
right|thumb| Neyron va miyelinli akson, dendritlardagi kirishlardan akson terminallaridagi chiqishlarga signal oqimi bilan. SNT anʼanaviy algoritmlar unchalik muvaffaqiyatli boʻlmagan vazifalarni bajarish uchun inson miyasining arxitekturasidan foydalanishga urinish sifatida boshlandi. Neyronlar bir-biri bilan turli naqshlarda bogʻlangan, bu baʼzi neyronlarning chiqishi boshqalarning kirishiga aylanishiga imkon beradi. Tarmoq yoʻnaltirilgan, vaznli grafik hosil qiladi.
Sunʼiy neyron tarmogʻi simulyatsiya qilingan neyronlar toʻplamidan iborat.Har bir neyron boshqa tugunlarga biologik mos keladigan bogʻlanishlar orqali bogʻlangan tugundir.Har bir boʻgʻiNTing vazni bor, bu bir tuguNTing boshqasiga taʼsir kuchini belgilaydi.
Sunʼiy neyronlar
SNT kontseptual ravishda biologik neyronlardan olingan sunʼiy neyronlardan iborat. Har bir sunʼiy neyron kirishga ega va bir nechta boshqa neyronlarga yuborilishi mumkin boʻlgan bitta chiqishni ishlab chiqaradi. Kirishlar tasvirlar yoki hujjatlar kabi tashqi maʼlumotlar namunasining xususiyat qiymatlari boʻlishi mumkin yoki ular boshqa neyronlarning chiqishi boʻlishi mumkin.
NeyroNTing chiqishini topish uchun, avvalo, kirishlardan neyronga boʻlgan ulanishlar ogʻirligi bilan oʻlchangan barcha kirishlarning vaznli yigʻindisini olishimiz kerak. Biz bu summaga noaniq atama qoʻshamiz. Ushbu vaznli summa baʼzan faollashtirish deb ataladi.Dastlabki maʼlumotlar tasvirlar va hujjatlar kabi tashqi maʼlumotlardir. Yakuniy natijalar tasvirdagi ob’ektni tanib olish kabi vazifani bajaradi. Neyronlar odatda bir nechta qatlamlarga, ayniqsa chuqur oʻrganishda tashkil etilgan.Neyronlari faqat oldingi va keyingi qatlamlarning neyronlari bilan bogʻlanadi. Yakuniy natijani beradigan qatlam chiqish qatlamidir.Ular birlashma boʻlishi mumkin, bu erda bir qatlamdagi neyronlar guruhi keyingi qatlamdagi bitta neyronga ulanadi va shu bilan bu qatlamdagi neyronlar sonini kamaytiradi. Faqatgina shunday ulanishga ega boʻlgan neyronlar yoʻnaltirilgan asiklik grafikni hosil qiladi va oldinga besleme tarmoqlari </i> sifatida tanilgan. Shu bilan bir qatorda, bir xil yoki oldingi qatlamlardagi neyronlar oʻrtasida ulanishga imkon beruvchi tarmoqlar takroriy tarmoqlar deb nomlanadi ''. ''
Giperparametr
Giperparametr doimiy parametr boʻlib, uning qiymati oʻquv jarayoni boshlanishidan oldin oʻrnatiladi. Parametrlarning qiymatlari oʻrganish orqali olinadi. Giperparametrlarga oʻrganish tezligi, yashirin qatlamlar soni va partiya hajmi kiradi. Baʼzi giperparametrlarning qiymatlari boshqa giperparametrlarnikiga bogʻliq boʻlishi mumkin.
Oʻrganish
Oʻrganish — bu namunaviy kuzatishlarni hisobga olgan holda vazifani yaxshiroq hal qilish uchun tarmoqni moslashtirish. Oʻrganish natijaning aniqligini oshirish uchun tarmoqning ogʻirliklarini (va ixtiyoriy chegaralarni) sozlashni oʻz ichiga oladi. Qoʻshimcha kuzatishlarni oʻrganayotganda oʻrganish tugallangan boʻlib, xatolik darajasini kamaytirmaydi. Agar oʻrganganingizdan soʻng, xato darajasi juda yuqori boʻlsa, tarmoq odatda qayta ishlab chiqilishi kerak. Amalda bu oʻrganish davomida davriy ravishda baholanadigan xarajat funksiyasini aniqlash orqali amalga oshiriladi. Xarajat koʻpincha statistik maʼlumot sifatida aniqlanadi, uning qiymati faqat taxminiy baholanishi mumkin. Chiqishlar aslida raqamlardir, shuning uchun xatolik past boʻlsa, chiqish (deyarli mushuk) va toʻgʻri javob (mushuk) oʻrtasidagi farq kichik boʻladi. Koʻpgina oʻrganish modellarini optimallashtirish nazariyasi va statistik baholashning toʻgʻridan-toʻgʻri qoʻllanilishi sifatida koʻrish mumkin.
Oʻrganish darajasi
Oʻrganish tezligi modelning har bir kuzatishdagi xatolarni tuzatish uchun koʻrsatadigan tuzatish qadamlari hajmini belgilaydi. Yuqori oʻrganish tezligi mashgʻulot vaqtini qisqartiradi, ammo past aniqlik bilan, pastroq oʻrganish koʻproq vaqt talab etadi, lekin aniqroq boʻlishi mumkin. Quickprop kabi optimallashtirishlar, birinchi navbatda, xatolarni minimallashtirishni tezlashtirishga qaratilgan boʻlsa, boshqa yaxshilanishlar asosan ishonchlilikni oshirishga harakat qiladi. Tarmoq ichidagi tebranishlarni, masalan, ulanish ogʻirliklarining oʻzgarishini oldini olish va konvergentsiya tezligini yaxshilash uchun takomillashtirish moslashtirilgan oʻrganish tezligidan foydalanadi, bu mos ravishda oshiradi yoki kamayadi. 0 ga yaqin momentum gradientni taʼkidlaydi, 1 ga yaqin qiymat esa oxirgi oʻzgarishlarni taʼkidlaydi.
Narx funksiyasi
Xarajat funksiyasini ad hoc aniqlash mumkin boʻlsa-da, koʻpincha tanlov funksiyaning kerakli xususiyatlari (masalan, qavariqlik) yoki modeldan kelib chiqqanligi sababli aniqlanadi (ehtimollik modelida modelning orqa ehtimoli teskari sifatida ishlatilishi mumkin).
Orqaga tarqalish
Orqa tarqalish — bu oʻrganish jarayonida aniqlangan har bir xatoni qoplash uchun ulanish ogʻirliklarini sozlash uchun ishlatiladigan usul. Ogʻirlikni yangilash stokastik gradient tushishi yoki boshqa usullar orqali amalga oshirilishi mumkin, masalan, Extreme Learning Machines, „No-prop“ tarmoqlari, orqaga yoʻl qoʻymasdan mashq qilish, „vaznsiz“ tarmoqlar, ] va koNTektsionist boʻlmagan neyron tarmoqlar.
Paradigmalarni oʻrganish
Uchta asosiy taʼlim paradigmalari nazorat ostida oʻrganish, nazoratsiz oʻrganish va mustahkamlovchi oʻrganishdir. Ularning har biri maʼlum bir oʻquv vazifasiga mos keladi
Nazoratsiz oʻrganish
Xarajatlar funksiyasi vazifaga (model sohasi) va har qanday apriori taxminlarga (modelning yashirin xususiyatlari, uning parametrlari va kuzatilgan oʻzgaruvchilar) bogʻliq. Arzimas misol sifatida modelni koʻrib chiqing qayerda  doimiy va xarajat hisoblanadi. Xarajat funksiyasi ancha murakkab boʻlishi mumkin. Uning shakli qoʻllanilishiga bogʻliq: masalan, siqishda u oʻrtasidagi oʻzaro maʼlumot bilan bogʻliq boʻlishi mumkin va, holbuki, statistik modellashtirishda bu maʼlumotlar berilgan modelning posterior ehtimoli bilan bogʻliq boʻlishi mumkin (esda tutingki, bu ikkala misolda ham bu miqdorlar minimallashtirilgan emas, balki maksimallashtiriladi).
Oʻrganishni mustahkamlash
Videooʻyinlarni oʻynash kabi ilovalarda aktyor bir qator harakatlarni amalga oshiradi va har biridan keyin atrof-muhitdan umuman oldindan aytib boʻlmaydigan javob oladi. Oʻqitishni mustahkamlashda maqsad uzoq muddatli (kutilgan yigʻilgan) xarajatlarni minimallashtiradigan harakatlarni amalga oshirish uchun tarmoqni tortish (siyosatni ishlab chiqish) hisoblanadi. Vaqtning har bir nuqtasida agent biror harakatni amalga oshiradi va atrof-muhit baʼzi (odatda nomaʼlum) qoidalarga koʻra kuzatuv va bir lahzalik xarajatlarni keltirib chiqaradi. Har qanday vaziyatda agent xarajatlarni aniqlash uchun yangi harakatlarni oʻrganish yoki tezroq davom etish uchun oldingi oʻrganishdan foydalanishga qaror qiladi.
Rasmiy ravishda atrof-muhit davlatlar bilan Markov qaror jarayoni (MDP) sifatida modellashtirilgan va harakatlar. Holatga oʻtishlar nomaʼlum boʻlgani uchun uning oʻrniga ehtimollik taqsimotlari qoʻllaniladi: lahzali xarajatlar taqsimoti, kuzatish taqsimoti va oʻtish taqsimoti , siyosat esa kuzatishlar berilgan harakatlar boʻyicha shartli taqsimlash sifatida belgilanadi.
SNT bunday ilovalarda oʻrganish komponenti boʻlib xizmat qiladi. SNT bilan birgalikda dinamik dasturlash (neyrodinamik dasturlash) SNT qobiliyati tufayli transport vositalarini marshrutlash, videooʻyinlar, tabiiy resurslarni boshqarish va tibbiyot kabi muammolarga qoʻllanilgan. nazorat masalalarini echish uchun sonli yaqinlashish uchun diskretizatsiya tarmogʻining zichligini kamaytirishda ham aniqlik yoʻqotilishini kamaytirish.
Oʻz-oʻzini oʻrganish
CAA ikkita muhitda mavjud boʻlib, biri oʻzini tutadigan xulq-atvor muhiti va ikkinchisi genetik muhit boʻlib, u erdan dastlab va faqat bir marta xulq-atvor muhitida duch keladigan vaziyatlar haqida dastlabki his-tuygʻularni oladi. Genetik muhitdan genom vektorini (turlar vektorini) olgandan soʻng, CAA kerakli va nomaqbul vaziyatlarni oʻz ichiga olgan xulq-atvor muhitida maqsadga intiladigan xatti-harakatni oʻrganadi.
Neyroevolyutsiya
Neyroevolyutsiya evolyutsion hisoblash yordamida neyron tarmoq topologiyalari va ogʻirliklarini yaratishi mumkin. Neyroevolyutsiyaning afzalliklaridan biri shundaki, u „oʻlik nuqtalar“ ga tushib qolishga kamroq moyil boʻlishi mumkin.
Stokastik neyron tarmogʻi
Sherrington-Kirkpatrik modellaridan kelib chiqqan stoxastik neyron tarmoqlar tarmoqqa tasodifiy oʻzgarishlar kiritish yoki tarmoqning sunʼiy neyronlariga stokastik uzatish funksiyalarini, berish yoki ularga stokastik ogʻirliklar berish orqali qurilgan sunʼiy neyron tarmoq turidir.Bu ularni optimallashtirish muammolari uchun foydali vositalarga aylantiradi, chunki tasodifiy tebranishlar tarmoqni mahalliy minimaldan qochishga yordam beradi.
Boshqa
Evolyutsion usullar, gen ifodasini dasturlash, simulyatsiya qilingan tavlanish, kutish-maksimizatsiya, parametrik boʻlmagan usullar va zarrachalar toʻdasini optimallashtirish boshqa oʻrganish algoritmlaridir. Konvergent rekursiya — serebellar model artikulyatsiya boshqaruvchisi (CMAC) neyron tarmoqlarini oʻrganish algoritmi.
Tartiblar
Oʻrganishning ikkita usuli mavjud: stokastik va ommaviy. Stokastik oʻrganishda har bir kiritish vazNTi sozlashni yaratadi. Toʻplamda oʻrganish ogʻirliklari partiya boʻyicha xatolar toʻplanib, kirishlar partiyasi asosida oʻrnatiladi. Biroq, toʻplamli oʻrganish odatda mahalliy minimal darajaga tezroq va barqaror pasayish imkonini beradi, chunki har bir yangilash partiyaning oʻrtacha xatosi yoʻnalishi boʻyicha amalga oshiriladi. Umumiy kelishuv „mini-partiyalar“ dan, har bir partiyadagi namunalar bilan butun maʼlumotlar toʻplamidan stokastik tarzda tanlangan kichik partiyalardan foydalanishdir.
Turlari
SNT koʻplab sohalarda eng ilgʻor texnologiyalarning keng oilasiga aylandi. Eng oddiy turlar bir yoki bir nechta statik komponentlarga ega. Jumladan birliklar soni, qatlamlar soni, birlik ogʻirliklari va topologiya.Dinamik turlar ulardan bir yoki bir nechtasini oʻrganish orqali rivojlanishiga imkon beradi. Ikkinchisi ancha murakkab, ammo oʻrganish muddatlarini qisqartirishi va yaxshi natijalar berishi mumkin. Baʼzi turlari faqat apparatda ishlaydi, boshqalari esa sof dasturiy taʼminot boʻlib, umumiy maqsadli kompyuterlarda ishlaydi.
Baʼzi asosiy yutuqlarga quyidagilar kiradi: vizual va boshqa ikki oʻlchovli maʼlumotlarni qayta ishlashda ayniqsa muvaffaqiyatli boʻlgan konvolyutsion neyron tarmoqlari. Qisqa muddatli uzoq muddatli xotira yoʻqolib borayotgan gradient muammosidan qochadi va katta lugʻatli nutqni aniqlashga yordam beruvchi past va yuqori chastotali komponentlar aralashmasiga ega boʻlgan signallarni boshqara oladi, matndan to-nutq sintezi, Raqobatbardosh tarmoqlar, masalan, bir nechta tarmoqlar (turli xil tuzilishdagi) oʻyinda gʻalaba qozonish yoki kiritilgan maʼlumotlarning haqiqiyligi haqida raqibni aldash kabi vazifalarda bir-biri bilan raqobatlashadigan generativ raqib tarmoqlari.
Tarmoq dizayni
Neyron arxitektura qidiruvi (NAS) SNT dizaynini avtomatlashtirish uchun mashinani oʻrganishdan foydalanadi. Asosiy qidiruv algoritmi nomzod modelini taklif qilish, uni maʼlumotlar toʻplamiga nisbatan baholash va natijalardan NAS tarmogʻini oʻrgatish uchun fikr-mulohaza sifatida foydalanishdir. Mavjud tizimlar orasida AutoML va AutoKeras mavjud.
Dizayn masalalari tarmoq qatlamlarining soni, turi va ulanishini, shuningdek, har birining oʻlchamini va ulanish turini (toʻliq, birlashma,...).
Giperparametrlar, shuningdek, dizayNTing bir qismi sifatida aniqlanishi kerak(ular oʻrganilmagan), har bir qatlamda qancha neyron borligi, oʻrganish tezligi, qadam, qadam, chuqurlik, qabul qiluvchi maydon va toʻldirish (CNT uchun) va hokazo.
Foydalanish
Sunʼiy neyron tarmoqlardan foydalanish ularning xususiyatlarini tushunishni talab qiladi.
SNT imkoniyatlari quyidagi keng toifalarga kiradi:
Ilovalar
Qoʻllash sohalariga tizimni identifikatsiyalash va boshqarish (avtomobilni boshqarish, traektoriyani bashorat qilish, jarayoNTi boshqarish, tabiiy resurslarni boshqarish), kvant kimyosi, umumiy oʻyin oʻynash, naqshni aniqlash (radar tizimlari, yuzni identifikatsiyalash, signal tasnifi, 3D rekonstruksiya, obyektni aniqlash va boshqalar), sensor maʼlumotlarini tahlil qilish, ketma-ketlikni aniqlash (imo-ishora, nutq, qoʻlda yozilgan va bosilgan matNTi aniqlash ), tibbiy diagnostika, moliya (masalan, avtomatlashtirilgan savdo tizimlari), maʼlumotlarni qidirish, vizualizatsiya, mashina tarjimasi,ijtimoiy tarmoqlarni filtrlash va elektron pochta spamlarini filtrlash.SNTlar bir nechta saraton turlarini tashxislash uchun. Faqat hujayra shakli haqidagi maʼlumotlardan foydalangan holda yuqori invaziv saraton hujayralarini kamroq invaziv chiziqlardan ajratish uchun ishlatilgan.
SNT fizikada qisman differensial tenglamalarni yechish va koʻp jismli ochiq kvant tizimlarining xususiyatlarini simulyatsiya uchun vosita sifatida. Miya tadqiqotida SNTlar individual neyronlarning qisqa muddatli xatti-harakatlarini oʻrgandilar, neyron zanjirining dinamikasi individual neyronlar oʻrtasidagi oʻzaro taʼsirlardan va xatti-harakatlarning toʻliq quyi tizimlarni ifodalovchi mavhum neyron modullaridan qanday kelib chiqishi mumkinligidan kelib chiqadi.
Hisoblash kuchi
Koʻp qatlamli perseptron universal yaqinlashish teoremasi bilan tasdiqlangan universal funksiya yaqinlashtiruvchisi hisoblanadi. Biroq, talab qilinadigan neyronlar soni, tarmoq topologiyasi, ogʻirliklar va oʻrganish parametrlari boʻyicha isbot konstruktiv emas.
Ratsional qiymatli ogʻirliklarga ega oʻziga xos takrorlanuvchi arxitektura (toʻliq aniqlikdagi haqiqiy sonli ogʻirliklardan farqli oʻlaroq). Cheklangan miqdordagi neyronlar va standart chiziqli ulanishlardan foydalangan holda universal Tyuring mashinasining kuchiga ega. Bundan tashqari, ogʻirliklar uchun irratsional qiymatlardan foydalanish super-Tyuring kuchiga ega boʻlgan mashinaga olib keladi.
Imkoniyat
Modelning „imkoniyat“ xususiyati uning har qanday berilgan funksiyani modellashtirish qobiliyatiga mos keladi. Axborot sigʻimi va VC oʻlchami. PerseptroNTing axborot sigʻimi ser Devid Makkeyning Tomas Kover ishini jamlagan kitobida qizgʻin muhokama qilinadi. Standart neyronlar tarmogʻining sigʻimi (konvolyutsion emas) neyroNTi elektr elementi sifatida tushunishdan kelib chiqadigan toʻrtta qoida bilan olinishi mumkin. Axborot sigʻimi kirish sifatida har qanday maʼlumot berilgan tarmoq tomonidan modellanadigan funksiyalarni qamrab oladi. Ikkinchi tushuncha — VC oʻlchami. VC Dimension oʻlchov nazariyasi tamoyillaridan foydalanadi va eng yaxshi sharoitlarda maksimal quvvatni topadi. Bu maʼlum bir shaklda kiritilgan maʼlumotlardir. da taʼkidlanganidek, ixtiyoriy kiritishlar uchun VC oʻlchami PerceptroNTing axborot sigʻimining yarmini tashkil qiladi. Ixtiyoriy nuqtalar uchun VC oʻlchami baʼzan Xotira hajmi deb ataladi.
Konvergentsiya
Modellar doimiy ravishda bitta yechimga yaqinlashmasligi mumkin, birinchidan, xarajat funksiyasi va modelga qarab mahalliy minimallar mavjud boʻlishi mumkin. Ikkinchidan, qoʻllaniladigan optimallashtirish usuli har qanday mahalliy minimumdan uzoqda boshlanganda birlashishni kafolatlamasligi mumkin.
Yana bir taʼkidlab oʻtish kerak boʻlgan masala shundaki, mashgʻulot birlashmani notoʻgʻri yoʻnalishga olib kelishi mumkin boʻlgan Egar nuqtasini kesib oʻtishi mumkin.
Tarmoqning kengligi cheksizlikka yaqinlashganda, SNT oʻzining birinchi tartibidagi Teylorning trening davomida kengayishi bilan yaxshi tavsiflanadi va shuning uchun affin modellarning konvergentsiya xatti-harakatlarini meros qilib oladi. Yana bir misol, parametrlar kichik boʻlsa, SNT koʻpincha pastdan yuqori chastotalarga qadar maqsadli funksiyalarga mos kelishi kuzatiladi. Ushbu xatti-harakatlar neyron tarmoqlarning spektral moyilligi yoki chastota printsipi deb ataladi. Bu hodisa Yakobi usuli kabi baʼzi yaxshi oʻrganilgan iterativ raqamli sxemalarning xatti-harakatlariga qarama-qarshidir. Chuqurroq neyron tarmoqlar past chastotali funksiyalarga nisbatan koʻproq moyil boʻlishi kuzatilgan.
Umumlashtirish va statistika
Maqsadlari koʻrinmas misollarni yaxshi umumlashtiradigan tizim yaratish boʻlgan ilovalar ortiqcha oʻqitish imkoniyatiga duch kelishadi. Ikkita yondashuv ortiqcha mashgʻulotlarni hal qiladi. Birinchisi, ortiqcha treninglar mavjudligini tekshirish va umumlashtirish xatosini minimallashtirish uchun giperparametrlarni tanlash uchun oʻzaro tekshirish va shunga oʻxshash usullarni qoʻllashdir.
Bu kontseptsiya probabilistik (Bayesian) doirada paydo boʻladi, bu erda tartibga solish oddiyroq modellarga nisbatan kattaroq oldingi ehtimollikni tanlash orqali amalga oshirilishi mumkin.Bundan tashqari, statistik oʻrganish nazariyasida, maqsad ikkitadan ortiq miqdorni minimallashtirishdan iborat: „ampirik risk“ va „tarkibiy xavf“, bu taxminan oʻquv majmuasi ustidagi xatoga va koʻrinmas maʼlumotlarning haddan tashqari moslashuvi tufayli taxmin qilingan xatoga mos keladi.
Oʻrtacha kvadrat xatolik (MSE) xarajat funksiyasidan foydalanadigan nazorat qilinadigan neyron tarmoqlari oʻqitilgan modelning ishonchliligini aniqlash uchun rasmiy statistik usullardan foydalanishi mumkin. Tasdiqlash toʻplamidagi MSE farqni baholash sifatida ishlatilishi mumkin. Shu tarzda oʻtkazilgan ishonch tahlili, agar chiqish ehtimoli taqsimoti bir xil boʻlsa va tarmoq oʻzgartirilmasa, statistik jihatdan haqiqiy hisoblanadi.
Kategorik maqsadli oʻzgaruvchilar uchun neyron tarmogʻining chiqish qatlamiga (yoki komponentlarga asoslangan tarmoqdagi softmax komponentiga) softmax faollashtirish funksiyasini, logistik funksiyani umumlashtirishni belgilash orqali natijalarni posterior ehtimolliklar sifatida talqin qilish mumkin. Bu tasniflashda foydalidir, chunki u tasniflashda aniqlik oʻlchovini beradi.
Softmax faollashtirish funksiyasi:
Trening
Neyron tarmoqlarning, xususan, robototexnika sohasidagi keng tarqalgan tanqidi shundaki, ular haqiqiy hayotda ishlash uchun juda koʻp tayyorgarlikni talab qiladi. Potensial yechimlar misol boʻyicha tarmoq ulanishlarini oʻzgartirishda unchalik katta qadamlar qoʻymaydigan raqamli optimallashtirish algoritmidan foydalangan holda tasodifiy aralashtirib yuboriladigan oʻquv misollarini oʻz ichiga oladi, misollarni mini-toʻplamlar deb ataluvchi guruhlarda guruhlash va/yoki rekursiv eng kamini kiritish. CMAC uchun kvadratlar algoritmi.
Nazariya
Asosiy eʼtiroz shundaki, SNT neyronal funksiyani etarli darajada aks ettirmaydi. Biologik neyron tarmoqlarda bunday mexanizm mavjud boʻlmasa-da, orqaga tarqalish juda muhim qadamdir. Haqiqiy neyronlar tomonidan maʼlumot qanday kodlanganligi nomaʼlum. Sensor neyronlari sensor faollashishi bilan harakat potentsiallarini tez-tez yondiradi va ular bilan bogʻlangan motor neyronlari harakat potentsiallarini tez-tez qabul qilganda mushak hujayralari kuchliroq tortiladi.
SNTning asosiy daʼvosi shundaki, ular axborotni qayta ishlashning yangi va kuchli umumiy tamoyillarini oʻz ichiga oladi. Bu tamoyillar notoʻgʻri taʼriflangan. Koʻpincha ular tarmoqning oʻzidan paydo boʻlgan deb daʼvo qilinadi.1997-yilda Aleksandr Dyudnining taʼkidlashicha, natijada sunʼiy neyron tarmoqlari „hech narsaning oʻrniga“ sifatga ega boʻlib, u oʻziga xos dangasalik aurasini va bu hisoblash tizimlari qanchalik yaxshi ekanligiga qiziquvchanlikning yoʻqligini beradi. Yechimlar xuddi sehr bilan topiladi; va hech kim hech narsani oʻrganmaganga oʻxshaydi" Dyudniga javoblardan biri shundaki, neyron tarmoqlar koʻplab murakkab va xilma-xil vazifalarni bajaradi: avtonom uchuvchi samolyot dan kredit kartalaridagi firibgarlikni aniqlashgacha, Go oʻyinini oʻzlashtirishgacha.
Biologik miyalar miya anatomiyasi tomonidan xabar qilinganidek, sayoz va chuqur zanjirlardan foydalanadi, turli xil oʻzgarmaslikni namoyish etadi. Weng miya oʻz-oʻzidan simlarni asosan signal statistikasiga koʻra bogʻlaydi va shuning uchun ketma-ket kaskad barcha asosiy statistik bogʻliqliklarni ushlay olmaydi.
Uskuna
Katta va samarali neyron tarmoqlar katta hisoblash resurslarini talab qiladi. Miya neyronlar grafigi orqali signallarni qayta ishlash vazifasiga moslashtirilgan apparatga ega boʻlsa-da, hatto fon Neyman arxitekturasida soddalashtirilgan neyroNTi taqlid qilish ham katta hajmdagi xotira va xotirani isteʼmol qilishi mumkin. Bundan tashqari, dizayner koʻpincha signallarni ushbu ulanishlar va ular bilan bogʻliq neyronlar orqali uzatishi kerak — Bu juda katta CPU quvvati va vaqtini talab qiladi.
Shmidxuberning taʼkidlashicha, 21-asrda neyron tarmoqlarning qayta tiklanishi asosan apparat taʼminotidagi yutuqlar bilan bogʻliq: 1991-yildan 2015-yilgacha hisoblash quvvati, ayniqsa GPGPUlar (GPU’lar) tomonidan etkazib berilganidek, taxminan bir million barobar oshdi. oldingidan bir necha qatlam chuqurroq boʻlgan oʻqitish tarmoqlari uchun standart orqaga tarqalish algoritmi. FPGA va GPU kabi tezlatgichlardan foydalanish mashgʻulotlar vaqtini bir necha oydan kungacha qisqartirishi mumkin.
Amaliy qarama-qarshi misollar
SNT tomonidan oʻrganilgan narsalarni tahlil qilish biologik neyron tarmoq tomonidan oʻrganilgan narsalarni tahlil qilishdan koʻra osonroqdir. Bundan tashqari, neyron tarmoqlar uchun oʻrganish algoritmlarini oʻrganish bilan shugʻullanadigan tadqiqotchilar asta-sekin oʻquv mashinasining muvaffaqiyatli boʻlishiga imkon beruvchi umumiy tamoyillarni ochib berishadi. Misol uchun, mahalliy va mahalliy boʻlmagan oʻrganish va sayoz va chuqur arxitektura.
Gibrid yondashuvlar
Gibrid modellar tarafdorlari (neyron tarmoqlari va ramziy yondashuvlarni birlashtirgan holda) bunday aralash inson ongining mexanizmlarini yaxshiroq qamrab olishini daʼvo qilmoqda.
Mayton to'g'oni
Maithon to'g'oni Maithon, 48-da joylashgan Dhanbad shahridan km, Hindistonning Jharkhand shtatida. Bu 15712 ft uzun va 165 ft baland yitgan.
Glize 676
Glize 676 (Gliese 676) — Qurbongoh yulduz turkumidagi 10 yulduz kattalikdagi keng qoʻshaloq tizim. U Quyoshdan taxminan 54 yorugʻlik yili uzoqlikda joylashgan.
2009-yilda orbitada asosiy komponent atrofida gaz giganti topildi, bu kuzatish 2011-yilda tasdiqlandi; ikkinchi gaz giganti 2012-yilda ikkita kichikroq sayyora bilan birga kashf etilgan.
Sayyora tizimi
Birinchi kashf etilgan sayyora Glize 676 A b super Yupiterdir; birinchi marta 2009-yil oktabr oyida tasvirlangan. Sayyoraning kashfiyoti 2011-yilda rasman eʼlon qilingan, bu bilan birga yulduz hamroh boʻlishi mumkin boʻlmagan tendentsiyaning birinchi kashfiyoti. Sayyora va trend kuzatuvlari moslashtirilgandan keyin ham, qoldiq tezliklar hali ham taxminan 3,4 m/s qiymatlarga ega boʻlib, kuzatish xatolaridan sezilarli darajada oshib ketishi (taxminan 1,7 m/s) qayd etildi. Yulduzlar atrofidagi orbitada boshqa jismlar mavjudligi toʻgʻrisida xulosa chiqarildi, ammo bu vaqtga kelib boshqa hech narsani toʻliq aytish mumkin emas edi.
Yulduz HARPS-TERRA dasturiy taʼminoti uchun sinov ob’ekti boʻlib xizmat qildi, bu 2012-yil boshida HARPS spektrometri maʼlumotlarini yanada aniqroq qisqartirish imkonini berdi. Maʼlumotlar xatosi darajasi sezilarli darajada past boʻlsa ham, 2011-yilga qaraganda kamroq maʼlumotlardan foydalanish mumkin edi. Shunga qaramay, bir guruh tadqiqotchilar sayyora va trend modelidan foydalangan bir guruh oʻtmishdoshlar kabi xuddi shunday xulosaga kelishdi. Qoldiq tezliklar ham ortiqcha boʻlib chiqdi, bu tizimda qoʻshimcha ob’ektlar mavjudligi haqidagi taxminni kuchaytirdi.
Oldingi tahlil vaqti va 2012-yil iyun oyi oraligʻida qolgan nur tezlik oʻlchovlari nashr etildi, bu esa HARPS-TERRA yordamida qisqartirishlarni amalga oshirish imkonini berdi. Maʼlumotlar ilgari HD 10180 i va HD 10180 j kashfiyotida qoʻllanilgan Bayes yondashuvi yordamida tahlil qilindi, bu esa b sayyorasining mavjudligini tasdiqladi va Glize 676 A c sayyorasi haqida birinchi maʼlumotni berdi. Sayyoralarning dastlabki ikkita signali aniqlangandan soʻng, 35,5 kunlik muddat va 0,156 notoʻgʻri signal ehtimoli bilan uchinchi kuchli signal aniqlandi. 104 model signallari yaratilgandan soʻng, notoʻgʻri signal ehtimoli 0,44% gacha kamaydi. Minimal massasi taxminan 11 Yer massasi boʻlgan sayyora super-yer va Neptunga oʻxshash gaz sayyoralari oʻrtasidagi taxminiy chegarada joylashgan. Uchinchi signal tasdiqlangandan soʻng, 3,6 kunlik davrga ega choʻqqi aniqlana boshladi. Notoʻgʻri signal ehtimoli ahamiyatsiz boʻlib chiqdi, sayyoraning massasi 4,5 Yer massasiga tengligi aniqlandi.
Tizim, 2018-yil holatiga koʻra, bitta sayyora tizimidagi sayyoralar massalarining farqi boʻyicha rekord oʻrnatadi, shuningdek, massa taqsimoti boʻyicha tizim Quyoshnikiga oʻxshaydi: gaz gigantlari kichikroq jismlarga qaraganda yulduzdan kattaroq masofada joylashgan.
Sayyoralar tizimida ikkita superyupiter mavjud: davri 1052 kun (2,9-yil) va minimal massasi 6,7 MJ boʻlgan Glize 676 A b komponenti va 7340 kunlik (20,1-yil) va massasi 6, 8 MJ boʻlgan Glize 676 A c.
2016-yil filmlari
2016-yil filmlari bu eng kassabop filmlar, shuningdek, mukofot marosimlari, festivallar va premyerasi boʻlib oʻtgan filmlar va oʻlimlar haqida hikoya qiluvchi voqealar haqida maʻlumot.
Eng kassabop filmlar
2016-yildagi eng kassabop filmlar TOP oʻntaligi:
Friendly Floatees
thumb|360x360px| Friendly Floatees tomonidan qabul qilingan marshrut dastlab 1992-yilda Tinch okeanida yoʻqolgan. thumb| [[Ummonshunoslik|Okeanograf Kertis Ebbesmeyer flotsam bilan (shu jumladan baʼzi doʻstona suzuvchilar) okean oqimlarini kuzatish uchun kuzatmoqda.]] Freindly Floatees — The First Years Inc. tomonidan sotiladigan plastik kauchuk oʻrdaklar va flotsam harakati asosida okean oqimlarini modellashtirgan okeanograf Kertis Ebbesmeyerning ishi bilan mashhur.Ebbesmeyer 1992-yilda Tinch okeaniga yuvilgan 28 800 doʻstona suzuvchilar sariq oʻrdaklar, qizil qunduzlar, koʻk toshbaqalar va yashil qurbaqalar partiyasining harakatlarini oʻrgandi. Baʼzi oʻyinchoqlar Gavayi kabi Tinch okeani qirgʻoqlari boʻylab qoʻndi.Boshqalar esa 27,000 km dan ortiq masofani bosib oʻtishgan, Titanik choʻkib ketgan joy ustida suzib yurdi va oʻn besh yil oʻtib,2007-yilda AQShning Sharqiy dengiziga, shuningdek,Britaniya va Irlandiya qirgʻoqlariga yetib borgunga qadar Arktika muzlarida muzlab yillar oʻtkazdi.
Xitoyda The First Years Inc. uchun ishlab chiqarilgan Friendly Floatee oʻyinchoqlarining partiyasi Gonkongdan Evergreen Ever Laurel konteyner kemasida, Tacoma, Vashingtonga yoʻl oldi. 1992-yil 10-yanvarda Shimoliy Tinch okeanida Xalqaro sana chizigʻiga yaqin boʻlgan boʻron paytida, oʻn ikkita 12 m intermodal konteyner suv ostida yuvildi. Ushbu konteynerlardan birida 28 800 Floatees, bolalar uchun hammom oʻyinchogʻi boʻlib, uning turli xil shakllari mavjud: qizil qunduzlar, yashil qurbaqalar, koʻk toshbaqalar va sariq oʻrdaklar.Bir vaqtning oʻzida konteyner ochildi (ehtimol, u boshqa konteynerlar yoki kemaning oʻzi bilan toʻqnashgani uchun) va Floatees qoʻyib yuborildi. Har bir oʻyinchoq qoʻllab-quvvatlovchi kartaga biriktirilgan karton korpusga oʻrnatilgan boʻlsa-da, keyingi sinovlar shuni koʻrsatdiki, karton dengiz suvida tezda parchalanib, Floatees qochishga imkon berdi. Koʻpgina hammom oʻyinchoqlaridan farqli oʻlaroq, „Friendly Floatees“ ning teshiklari yoʻq, shuning uchun ular suvga kirmaydi.
Okean yuzasida oqim modeli ustida ishlayotgan Sietl okeanologlari Kertis Ebbesmeyer va Jeyms Ingraham ularning taraqqiyotini kuzatishni boshladilar.Tinch okeanidan ob’ektlarning tiklanish darajasi odatda taxminan 2% ni tashkil qiladi, shuning uchun odatda drift shishasining chiqishi bilan kuzatiladigan 10 dan 20 gacha tiklanish oʻrniga, ikki olim ularning soni 600 ga yaqin boʻlishini kutishgan..Ular allaqachon boshqa turli xil flotsam toʻkilishini kuzatishgan, shu jumladan 1990-yilda dengizda yoʻqolgan 61 000 Nike poyafzallari.