Keras – bu Python-da yozilgan, Theano yoki Tensorflow-ning asosiga qurilgan Ochiq Kodli netron tarmoq kutubxonasidir. U modulli, tezkor va ishlatish uchun qulay holatda Google kompaniyasi muhandisi Fransua Cholet ishlab chiqqan.
Keras kutubxonasidagi Sequential() nima vazifani bajaradi?
Ketma-ket tartibli modelning asosiy g'oyasi shunchaki Keras qatlamlarini ketma-ket tartibda joylashtirishdir. Ya`ni qatlamlar turgan tartibi bo`yicha ishga tushiriladi
Ketma-ket tartibli(Sequential) model qurishda qollaniladi
Keras kutubxonasida neyron tarmoq modelini qurish jarayonida quyidagi dastur kodi nima vazifani bajaradi?model = Sequential()
model.add(Dense(16, input_shape=(64,))) 64
Kerasda neyron tarmoq qurish (Input)
Keras muhitida qurilgan neyron tarmoqda joriy qatlam uchun faollashtirish funksiyasini qo‟shishda quyidagilarning qaysi biridan foydalaniladi?
Keras muhitida “Dropout” qatlami nima vazifani bajaradi?
Dropout qatlami o`qitish jarayonida neyron tarmoqdagi ahamiyati yo’q bo’lgan neyronlarni tashlab yuborish amalini bajarish uchun ishlatiladi
Keras muhitida qurilgan neyron tarmoqda “Dropout” amali qaysi qatlam uchun tadbiq qilinmaydi?
Kiruvchi va W va Bais (ozod had)
Keras muhitida bir-biriga bog‟langan neyronlarni hosil qilish uchun qaysi qatlamdan foydalaniladi?
Zich dence qatlam
zich qatlam bir-biriga to'liq bog'langan qatlamdir, ya'ni qatlamdagi barcha neyronlar keyingi qatlam bilan bog'langan va bu qatlamdan juda ko`p foydalaniladi,( Zich (Dense) qatlam)
Convolution qatlamiga ega neyron tarmoq qurilgan, ushbu tarmoqqa kiruvchi tasvir o‟lchami 15x15 bo‟lib, filtr o‟lchami 3x3. Kiruvchi tasvir bo‟ylab filtr asosida “convolution” amali 1-qadam bilan bajarilganda natijaviy tasvir o‟lchami qanday bo‟ladi?
(15,15,3)15X15X3
Convolution qatlamiga ega neyron tarmoq qurilgan, ushbu tarmoqqa kiruvchi tasvir o‟lchami 15x15 bo‟lib, filtr o‟lchami 5x5. Kiruvchi tasvir bo‟ylab filtr asosida “convolution” amali 1-qadam bilan bajarilganda natijaviy tasvir o‟lchami qanday bo‟ladi?
(15,15,5)15X15X5
MaxPooling qatlamiga ega neyron tarmoq mavjud, “convolution” qatlamidan keyin hosil bo‟lgan 12x12 o‟lchamdagi matritsa ustida 2x2 filtr asosida, 2-qadam bilan maxpooling amali bajarilganda natijaviy matritsa o‟lchami qanday bo‟ladi?
5x5
MaxPooling qatlamiga ega neyron tarmoq mavjud, “convolution” qatlamidan keyin hosil bo‟lgan 256x256 o‟lchamdagi matritsa ustida 2x2 filtr asosida, 2-qadam bilan maxpooling amali bajarilganda natijaviy matritsa o‟lchami qanday bo‟ladi?
