Namangan Institute of Engineering and Technology

|
Namangan Institute of Engineering and Technology Pdf ko'rish
|
bet | 536/693 | Sana | 13.05.2024 | Hajmi | 15,56 Mb. | | #228860 |
Bog'liq ТўпламNamangan Institute of Engineering and Technology
nammti.uz
10.25.2023
Pg.495
Sun
ʼ
iy neyron tarmoq — bu miyadagi neyronlarning soddalashtirilishidan ilhomlangan
o
ʻ
zaro bog
ʻ
langan tugunlar guruhi. Bu erda har bir aylana tugun sun
ʼ
iy neyronni ifodalaydi va o
ʻ
q
bir sun
ʼ
iy neyronning chiqishidan boshqasining kirishiga bog
ʻ
lanishni anglatadi.
Sun’iy neyron tarmoq (SNT) yuqori tasniflash qobiliyati, yuqori ishlash tezligi, tasvirlar bazasi
bo'yicha o'qitish kabi afzalliklaga ega bo'lsada, biroq SNT arxitekturasini tanlash uchun ko'p vaqt
talab qiladigan va uzoq davom etadigan jarayon, ko'p sonli qatlamlar, neyronlar va vazn
koeffitsientlari, uzoq va murakkab o'qitish jarayoni kabi salbiy jihatlarga ham ega.
Masalaning murakkabligi haqiqiy sahnalar tasvirlarida yo'l belgilari buzilgan, xiralashgan
yoki shovqinli va burilgan, ifloslangan yoki hatto deformatsiyalanganligida yuzaga keladi.
Anъanaviy SNTlar bunday buzilishlarga shta juda sezgir hisoblanadi.
Yuqoridagilarga qo'shimcha ravishda shuni aloxida taъkidlash joizki, kameradan olingan
tasvirlar juda ko'p piksellarga ega bo'lganligi bois SNT hajmi ham shunchalik kattalashadi. Bu esa
hisob-kitoblar murakkabligini oshishi vao'qitishdagi murakkabliklarni hamda ish vaqti keskin
ortishiga olib keladi [1].
Tahlillarga asoslanib, klassik Sun’iy neyron tarmoqlarining barcha mavjud kamchiliklari xoli
bo'lgan va quyidagi afzalliklarga ega bo'lgan o'ramli neyron tarmoqlardan foydalanish maqsadga
muvofiq hisoblanadi, yaъni ular siljishlarga, kirish signali buzilishiga, burilishlarga, masshtabga va
boshqalar shu kabi shuqsonlarga bardoshlidir.
O'ramli neyron tarmoqlar. O'ramli neyron tarmoq (O'NT ingl. convolutional neural network,
CNN) miyaning vizual sohasining o'xshashligi va uning ishlash tamoyillariga asoslangan bo'lib,
unda turli burchaklardagi to'g'ri chiziqlarga javob beradigan oddiy hujayralar va maъlum bir oddiy
hujayralar to'plami faollashishiga javob beradigan murakkab hujayralar aniqlangan. Bundan
o'ramli qatlamlar (ingl. convolution layers) va quyi namunalar olish qatlamlari (ingl. subsampling
layers) bir-birini almashtiradi deb aytish mumkin.
O'ramli neyron tarmoqlarni o'qitishda muhim vazifalardan biri bu "umumiy" vaznlarni
aniqlash, yaъni neyron tarmoqning o'rganilayotgan qatlamlaridan birining neyronlarini maъlum
bir qismi bir xil vazn koeffitsientlaridan foydalanishi hisoblanadi. Bunday neyronlar bir xil
vaznlardan aniqlangandan so'ng, belgilar xaritalariga birlashtiriladi va neyronlarning har biri
kiruvchi belgilar xaritalari sababli oldingi qatlam neyronlarining bir qismiga ulanadi.
Tarmoqni hisoblash jarayonida har bir neyron oldingi qatlamning maъlum bir maydonini
konvolyutsiyani amalga oshiradi va u ushbu neyron bilan bog'langan neyronlar to'plami orqali
aniqlanadi. Ushbu tamoyilga muvofiq qurilgan o'ramli neyron tarmog'ining qatlamlari o'ramli
qatlamlar deb ataladi.
O'ramli neyron tarmog'ida o'ramli qatlamlarga qo'shimcha ravishda belgilar xaritalari
maydonining o'lchamlarini kamaytirish funktsiyalarini bajaradigan kichik namuna olish qatlamlari,
shuningdek, chiqish qatlami, qoida tariqasida to'liq bog'langan qatlamlar bo'lishi mumkin va bu
odatda har doim to'liq bog'langan bo'ladi [2].
O'ramli neyron tarmog'ining ishlash tamoyili quyidagi rasmda keltirilgan bo'lib, uning
vazifasi yo'l belgilarini tanib olishdan iborat.
|
| |