Kop qatlamli sun'iy neyron to'rlari. Ko'p

---

---

KO‘P QATLAMLI SUN'IY NEYRON TO‘RLARI.

---


Kop qatlamli sun'iy neyron to'rlari. Ko'p qatlamli sun'iy neyron
tarmog'i chuqur o'rganishning ajralmas qismidir. Ko'p qatlamli
neyron to'rlari kirish qatlami bir nechta yashirin qatlamlar va
chiqish qatlamidan iborat bo'ladi. Ko'p qatlamli neyron to'rlari bir
qatlamlilardan ko'ra samaraliroq ishlaydi. Ko'p qatlamli neyron
tarmoq sun'iy neyronlar yoki tugunlarning bir nechta qatlamini o'z
ichiga oladi. Ular dizayn jihatidan juda katta farq qiladi. Shuni
ta'kidlash kerakki, bir qatlamli neyron tarmoqlar sun'iy intellekt
evolyutsiyasining boshida foydali bo'lgan bo'lsa-da, bugungi
kunda ishlatiladigan tarmoqlarning aksariyati ko'p qatlamli
modelga ega.

---


Xatolarni teskari tarqatish usuli (back-propagation). Teskari tarqalish ma'lumotlarni qazib
olish va mashinani o'rganishda bashorat qilishning aniqligini oshirish uchun muhim
matematik vositadir. Aslini olganda, teskari tarqalishlotinlarni tezda hisoblash uchun
ishlatiladigan algoritmdir.

Teskari tarqalishning qanday turlari mavjud?

Shunday qilib, asosiy uchta qatlam:

Kirish qatlami.

Yashirin qatlam.

Chiqish qatlami.

Teskari tarqalish qoidasida haqiqiy chiqish har bir yashirin qatlam uchun birliklarning
chiqishini hisoblash orqali aniqlanadi. Teskari tarqalish- bu tarmoq o'rganishi uchun
vaznlarni sozlash imkonini berish uchun xatoni tarmoq orqali orqaga uzatish. Tushuntirish: 
RNN (Recurrent Neural Network) topologiyasi chiqishdan kirish va yashirin qatlamlarga
orqaga bog'lanishni o'z ichiga oladi.

Teskari tarqalish neyron tarmog'ini o'qitishning mohiyatidir. Bu oldingi davrda (ya'ni
iteratsiya) olingan xato darajasi (ya'ni yo'qotish) asosida neyron tarmog'ining vaznlarini
nozik sozlash amaliyotidir. Vaznlarni to'g'ri sozlash xatolik darajasini pasaytirishni
ta'minlaydi, uning umumlashtirilishini oshirish orqali modelni ishonchli qiladi.

---

