Tezislər / Theses



Yüklə 17,55 Mb.
Pdf görüntüsü
səhifə150/493
tarix02.10.2023
ölçüsü17,55 Mb.
#151572
1   ...   146   147   148   149   150   151   152   153   ...   493
BHOS Tezisler 2022 17x24sm

Təklif olunan yanaşmalar.
Yanaşmalardan birində (Yanaşma 1) sadə-
cə müəllimlə öyrənmədən istifadə olunmaqla klassik sinifləşdirmə məsələsi 
həll olunub. Bu yanaşmanın nəticələri [1]-də dərc olunub. Yanaşma 2-də ta-


THE 3
rd
 INTERNATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCES OF STUDENTS AND YOUNG RESEARCHERS 
dedicated to the 99
th
anniversary of the National Leader of Azerbaijan Heydar Aliyev
158
nıma məsələsi öyrətmə bazasındakı təsvirlərin dəstələşdirilib, hər dəstənin 
təsvirlərinin uyğun çıxış qiymətləri ilə birlikdə formalaşdırdığı öyrətmə cütləri 
ilə öz modelinin qurulmasıyla həll olunur. Belə model hazırlandıqdan sonra 
bir təsvir verildikdə əvvəl onun hansı mövcud öyrətmə cütünün girişlərinə - 
təsvirlərinin əlamətlərinə yaxın olması əsasında hansı dəstədən olması 
müəyyənləşdirilir, təsvir həmin dəstənin öyrətmə cütləri əsasında öyrədilmiş 
modeldə sınanır. Yanaşma 3-də bir sinfə - hərfə aid öyrətmə cütlərindəki təs-
virlərin ağırlıq mərkəzi tapılır, siniflərin sayıyla eyni saydakı bu ağırlıq mər-
kəzləri, onun timsalında mövcud hərf sinifləri dəstələşdirilir. Nəhayət 
Yanaşma 4 hər hərfin – hər sinfin öyrətmə cütlərinin ayrı modelə öyrədilməsi, 
bir təsvir verildikdə bütün bu modellərdə sınanıb, modellərin hamısının bir-
birilərinə uyğun – hərf modellərindən yalnız birinin təsviri tanıdığı, digər 
modellərin “bu təsvir bu hərf deyil” dediyi nəticələr olduqda tanınma aparılmış 
sayılır. 
Əlamətlər.
Təsvirlərin tanınması üçün fərqli əlamətlərdən istifadə oluna 
bilər. Yanaşma 1-4-də təsvirləri xarakterizə edən əlamət kimi aşağıdakılar 
işlənmişdir: 

T
ə
svirin piksell
ə
rind
ə
n ibar
ə
t vektor.
Rastr qrafikasında, boz çalarlı rəng 
formatında verilmiş təsvir ədədlərdən ibarət matris şəklində ifadə olunur. Bu 
matrisin elementlərindən ibarət vektor hazırlanır. Nəticədə 20x20 ölçülü hər 
təsviri 400 elementli bir vektor təsvir edir. 

 PDC (Peripheral Directional Contributivity) [2].
Təsvirə 4 tərəfdən yaxın-
laşaraq ardıcıl ilk qara piksel (2 ədəd) istinadgah götürülür, bu istinadgah-
lardan 4 istiqamətdə ilk qara piksel tapılana qədərki addımlar sayılır. Təsvirin 
hər tərəfi 8 seqmentə bölündüyündən 256 elementli bir əlamət vektoru alınır. 
LeNet-5 arxitekturas
ı
n
ı
n [3] tam 
ə
laq
ə
li neyronlar
ı
na q
ə
d
ə
rki son ç
ı
x
ı
ş
ı
.
Bükülmə neyron şəbəkələrin aktual arxitekturalarından biri LeNet-5-dir. LeNet-
5-də Bükülmə (ing. convolution) və ümumiləşdirmə (ing. subsampling) layların-
dan sonra 120 neyron alınır, bu neyronların çıxışları əlamət kimi istifadə oluna 
bilər. Yəni əvvəl öyrətmə bazasıyla LeNet-5 şəbəkəsi öyrədilir, sonra təsvir 
verilir və ortadakı laylardan birinin – tam əlaqəli laylara qədərki son layın 120 
ədədli çıxışı götürülür, bu 120 ədədli vektor təsvirin əlaməti sayılır. 

Yüklə 17,55 Mb.

Dostları ilə paylaş:
1   ...   146   147   148   149   150   151   152   153   ...   493




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©azkurs.org 2024
rəhbərliyinə müraciət

gir | qeydiyyatdan keç
    Ana səhifə


yükləyin