Neyron tarmoq turlari Sun’iy intelektda asosan quydagi 3 ta turidan foydalaniladi

Neyron tarmoq turlari
Sun’iy intelektda asosan quydagi 3 ta turidan foydalaniladi:

1. 
   Feedforward (to’g’ridan aloqa) neyron tarmoqlari:
   

Feedforward neyron tarmoqlari - bu yaratilgan sun'iy neyron tarmoqlarining birinchi turi va bugungi kunda eng ko'p ishlatiladigan tarmoqlar deb hisoblash mumkin. Ushbu neyron tarmoqlari to’g’ri aloqa neyron tarmoqlari deb ataladi, chunki tarmoq orqali ma'lumot oqimi sikl (loop) o'tmasdan bir tomonlama bo'ladi. Feedforward neyron tarmoqlari, yashirin qatlamlar mavjudligiga qarab, bir qatlamli tarmoqlarga yoki ko'p qatlamli tarmoqlarga tasniflanishi mumkin. Qatlamlar soni bajarilishi kerak bo'lgan vazifaning murakkabligiga bog'liq. Bir qatlamli neytron tarmog'i faqat ikkita neyron qatlamidan iborat va ular orasida yashirin qatlamlar yo'q. Ko'p qatlamli perkeptronlar ma'lumotni qayta ishlashning bir necha bosqichlarini o'tkazishga imkon beradigan kirish va chiqish qatlamlari orasidagi bir nechta yashirin qatlamlardan iborat.
Feedforward neyron tarmoqlari ko'pincha ob'ektni aniqlash va nutqni aniqlash tizimlarida qo'llaniladi.

2. 
   Takroriy (Recurrent) neyron tarmoqlar:
   

Takrorlanadigan neyron tarmoqlar (RNN), nomidan ko'rinib turibdiki, operatsiyalarning tsikl shaklida takrorlanishini o'z ichiga oladi. Ular oldingi tarmoqlarga qaraganda ancha murakkab va tasvirni asosiy tanib olishdan ko'ra murakkabroq vazifalarni bajara oladilar. Masalan, takrorlanadigan neyron tarmoqlari odatda matnni o’qib berishda va til yaratishda qo'llaniladi. Tabiiy tilni anglash va uni yaratish, takrorlanadigan neyron tarmoqlari arxitekturasi tufayli amalga oshiradigan tasvirni aniqlashdan ko'ra ancha murakkab ishlov berishni o'z ichiga oladi. Uzoq muddatli neyron tarmoqlarida ulanishlar faqat bitta neyrondan keyingi qatlamlarda neyronlarga hech qanday teskari aloqa qilmasdan olib boradigan bo'lsa, takroriy neyron tarmoqlar ulanishning yana bir xil qatlamdagi neyronlarga olib borishiga imkon beradi, bu esa operatsiyalarning yanada keng doirasini ta'minlaydi.
Biroq, an'anaviy RNN-larda bir nechta cheklovlar mavjud. Ularni o'qitish qiyin va juda qisqa muddatli xotiraga ega, bu ularning funksionalligini cheklaydi. Xotira cheklanishini bartaraf etish uchun LSTM yoki Uzoq Qisqa muddatli Xotira tarmoqlari deb nomlanuvchi RNN ning yangi shakli qo'llaniladi. LSTMlar uzoq muddatli xotira bilan bog'liq vazifalarni bajarishi uchun xotira RNNlarini kengaytiradi.
RNN-larning asosiy dastur sohalariga tabiiy tillarni qayta ishlash muammolari kiradi, masalan nutq va matnni aniqlash, matnni bashorat qilish va tabiiy tilni yaratish.

3.