Foydаlаnilgаn аdаbiyotlаr ro’yxati

Foydаlаnilgаn аdаbiyotlаr ro’yxati:
1. Ganiyev S.K. “Kiberxavfsizlik asoslari”. O’quv qo’llanma.
2. Thomas A.Johanson “Cyber-security, Protecting Critical
Infrastructures from Cyber Attack and Cyber Warfare”.
3. S.K.Ganiev, A.A.Ganiev, Z.T.Xudoyqulov. Kibexavfsizlik asoslari:
o’quv qo’llanma. – T.: “Aloqachi”, 2020.
4. Камилова Р.Ш. Абдулатипова М.А. Искусственный интеллект,
Опубликовано в 2013, Выпуск Май 2013, Экономические науки
NEYRON TARMOQLARNI O‘QITISH TIZIMLARINI TAHLIL QILISH
Xo‘jaqulov Hamidullo Rahimjon o‘g‘li
TATUFF M1-A-21 magistranti
Neyron tarmoqlarni o'qitish tizimlari, yoki ingliz tilida Neural Network
Training Systems, ko'plab xil turlarda mavjud. Ularning har biri
foydalanuvchining maqsadiga mos ravishda ishlab chiqiladi va bir-biridan farq
qiladi.
Bundan tashqari, neyron tarmoqlarni o'qitish tizimlari algoritmik,
matematik, va ko'plab boshqa yondashuvlarga asoslangan. Bu tizimlarning
o'rtacha yo'nalishlari quyidagilardir:
Qo'llab-quvvatlash
algoritmlari:
Bunday
tizimlar,
o'qitish
jarayonida neyron tarmoqini yangilashda yordam beradigan ma'lumotlardan
foydalanadi. Ushbu ma'lumotlar, tarmoqni to'g'ridan-to'g'ri o'qitish imkonini
beradi. Qo'llab-quvvatlash algoritmlarining namunalaridan biri gradientni
chiziqli qo'llab-quvvatlash algoritmidir.
Искусственный интеллект, методы и технологии информационной безопасности
Международная научно-техническая конференция «Практическое применение технических и
цифровых технологий и их инновационных решений», ТАТУФФ, Фергана, 4 мая 2023 г.
566
O'qitish o'yinlari: Bu tizimlar o'qitish jarayonida tarmoqni o'zgartirish
uchun o'yinlar yoki vazifa bajarish uchun ishlatiladi. Masalan, bir neyron
tarmoqini suratlar tan olish uchun o'qitish jarayonida ishlatilishi mumkin.
Ma'lumotlar ichida qidirish: Ma'lumotlar ichida qidirish tizimlari,
o'qitish jarayonida foydalanuvchiga ma'lumotlar ichida qidirishda yordam berish
uchun ishlatiladi. Masalan, bir neyron tarmoqini yozuvlardan, rasmli
ma'lumotlardan yoki yozuvlardan kelib chiqqan xabarlar yig'indisidan o'qitish
uchun ishlatilishi mumkin.
Matematik model qilish: Matematik model qilish tizimlari, neyron
tarmoqlari uchun matematik modellarini ishlab chiqishda yordam berish uchun
ishlatiladi. Masalan, matematik modellar, xor tarmoqining o'qitish jarayonida
ishlatilishi mumkin.
Dastlabki o'qitish tizimlari: Bu tizimlar tarmoqlarni dastlabki o'qitish
jarayonida yaratish uchun ishlatiladi. Ushbu tizimlar, tarmoqni uylar uchun
boshlang'ich qiymatlari bilan yaratishga yordam beradi.
Neyron tarmoqlari uchun ko'plab modellar mavjud. Ularning har biri
xususiyatlari va foydalanish yo'nalishiga ko'ra farq qiladi. Quyidagi neyron
tarmoqlari uchun ba'zi modellar quyidagilardir:
Maksimal aktivatsiya funksiyasi (Maxout): Ushbu modelda har bir
neyronning aktivatsiya funksiyasi, bir nechta funktsiyalarning maksimal qiymati
orqali aniqlanadi. Bu usul, har xil aktivatsiya funksiyalarini ishlatishga nisbatan
aniqligi yuqori bo'lgan tarmoqni yaratishga imkon beradi.
Neyronning aktivatsiya funksiyasi, neyronning kirish qiymati (input)
uchun aniqlik (output) qaytaruvchi funksiya hisoblanadi. Bu funksiya, neyron
tarmoqining har bir neyronida ishlatiladi va neyronning o'zini faollashtirishiga
yordam beradi. Neyronning o'zini faollashtirishida, aktivatsiya funksiyasi
neyronning kirish qiymati uchun berilgan hajmni ta'sirga olib, neyronning
chiqish qiymatini aniqlab beradi.
Neyronning aktivatsiya funksiyasi bir nechta turlari mavjuddir. Ularning
o'rtacha qiymati 0 va 1 orasida bo'ladi. Quyidagi turdagi neyron aktivatsiya
funksiyalari ko'p ishlatiladi:
|