• Recurrent Neural Networks (RNNs) and Long Short-Term Memory (LSTM)
  • Generative Adversarial Networks (GANs)
  • Autoencoders
    		•

    Convolutional Neural Networks (CNNs)




    Download 0,69 Mb.
    bet3/5
    Sana27.07.2024
    Hajmi0,69 Mb.
    #268792
    1   2   3   4   5
    Bog'liq
    independes

    Convolutional Neural Networks (CNNs): Tasvirlarni tahlil qilishda va shakllarni aniqlashda foydalaniladi. Masalan, tasvir tanishligi, obyektlarni aniqlash, soha tushunchalari va boshqalar.

    • Ma'lumotlarni yuklash (tasvir ma'lumotlari, misol uchun RGP tasvirlar).

    • Konvolutsiya (filtrlarni ma'lumotlar ustiga o'tqazish).

    • Aktivatsiya funksiyalari (masalan, ReLU).

    • Pooling (ma'lumotlarni o'zlashtirish).

    • To'g'rilash (tahlil qilingan ma'lumotlarning mosligini tekshirish).

    • Boshqa qadamlar (masalan, yaratilgan tarmoqni sinash va natijalarni ko'rib chiqish).



    1. Recurrent Neural Networks (RNNs) and Long Short-Term Memory (LSTM): O'zgaruvchan o'z vaqtdagi ma'lumotlar (masalan, matn, ovoz) analiz qilishda foydalaniladi. LSTM esa uzun muddatli bog'liqliklarni saqlashda yordam beradi, masalan, uzun matnlarni, so'zlar ketma-ketligini, qo'llanish qoidalarini aniqlash va boshqalar.

    • Ma'lumotlarni yuklash (matn, ovoz yoki boshqa o'zgaruvchan ma'lumotlar).

    • Qadam orqali ma'lumotlarni qabul qilish va uxlash.

    • LSTM yoki RNN qo'llanish (uzun muddatli bog'liqliklarni qo'llash uchun).

    • Natijalarni hisoblash va o'rganish.

    • Ma'lumotlarning o'zlashtirilishi va tahlili.




    1. Generative Adversarial Networks (GANs): GANlar ikki qismini (generator va discriminator) o'z ichiga oladi va ularga bir-birini o'rganish uchun yaxshi bo'lgan ma'lumotlar tarqatadi. Ular tasvir generatsiyasi, matnlar, musiqa va boshqa ma'lumotlar yaratishda qo'llaniladi.

    • Generatorning ma'lumotlarni yaratishi.

    • Discriminatorning ma'lumotlarni aniqlashi va ularga javob berish.

    • Generator va discriminator o'rtasidagi "o'ynash"ni o'rganish.

    • Ma'lumotlarni o'zlashtirish va natijalarni baholash.



    1. Autoencoders: Bu modellar ma'lumotni tahlil qilish va ulardagi maxfiyliklarni aniqlash uchun ishlatiladi. Ular tasvirlarni to'g'rilash, ma'lumotlar kompreslashtirish va kadrlarni aniqlashda qo'llaniladi.

    • Ma'lumotlarni kodlash (ma'lumotlarni kompaktda ifodalash).

    • Qayta yaratish (kompakt kodni boshqa ma'lumotlarga aylanishi).

    • Dekodlash (asosiy ma'lumotlarni qayta tiklash).




    1. Download 0,69 Mb.
    1   2   3   4   5




    Download 0,69 Mb.
    Bosh sahifa
    Aloqalar
        Bosh sahifa
    Dərs
    Mühazirə
    Qaydalar
    Referat
    Xülasə
    Yazı


    Convolutional Neural Networks (CNNs)

    Download 0,69 Mb.