Qiyinlik darajasi

Neyron tarmoqda qanday turdagi qatlamlar (layers) bo’lishi mumkin

Kiruvchi qatlam (input layer) – obyektga tegishli bo’lgan kiruvchi ma’lumotlar (Masalan, 28x28 o’lchamdagi tasvir bo’ladigan bo’lsa, 784 ta kiruvchi parametr); Chiquvchi qatlam (output layer) – hisoblash natijasini ko’rsatadigan natijaviy qatlam; Yashirin qatlamlar (hidden layer) – neyron tarmog’ida asosiy hisoblashlarni amalga oshiruvchi ko’p sathli (yoki bitta sath) neyronlar jamlanmasi;

37. 
    Qanday turdagi faollashtirish funksiyalari mavud
    

Bog’lanishlar va og’irlik koeffitsentlari (weights) – neyron tarmog’idagi bog’lanish koeffitsentlari hisoblanadi, bunda kiruvchi sath neyronlari ushbu koeffitsentlarga kop’paytirish orqali, agar tarmoq bir nechta sathdan iborat bo’lsa unda natijaviy qatlam, keyingi qatlam uchun kiruvchi sath bo’lib hisoblanadi va ularning ham og’irlik koeffitsentlari bo’ladi. Faollashtirish funksiyasi (activation function, transfer function) – chiquvchi qatlam uchun qiymatlarni muvoffiqlashtiruvchi funksiya (softmax, relu) hisoblanadi O’qitish qoidasi (learning rule) - bu tarmoqqa berilgan kirish uchun qulay natijaga erishishda neyron tarmoq parametrlarini o'zgartiradigan qoida yoki algoritm.

37. 
    Neyron tarmoqdagi tugun qiymati 5 ga teng. Ushbu tugun ReLU funksiyasi yordamida faollashtirilsa qanday qiymatga o’zgaradi
    

5

37. 
    Neyron tarmoqdagi tugun qiymati -5 ga teng. Ushbu tugun ReLU funksiyasi yordamida faollashtirilsa qanday qiymatga o’zgaradi
    

0

37. 
    Tasvirda keltirilgan neyron tarmoqdagi y ning qiymati to’g’ri ko’rsatilgan javobni tanlang.
    

Y = 5,33

1. Umumlashtirilgan ko‘p qatlamli pertseptronning yashirin qatlami qaysi javobda keltirilgan:
hisoblashsiz qatlam
2. Keras muhitida qurilgan neyron tarmoqda joriy qatlam uchun faollashtirish funksiyasini qo‘shishda quyidagilarning qaysi biridan foydalaniladi?
model.add(Activation(‘relu’))
3. Chiziqli regressiya qaysi mashinali o‘qitish algoritmlari tarkibiga kiradi?
O‘qituvchisiz o‘qitish
4. Chiziqli regression modelni qurib bo‘lganimizdan so‘ng modelni train dataset bilan testlanganda 95% aniqliq va test dataset bilan testlaganimizda 92% aniqlik bersa, qaysi turdagi mauammo sodir bo‘lmoqda.
Model ishonchli, hech qanaday muammo yo‘q
5. Neyron tarmoqlarida topilgan vazn koeffitsentlari qanday bo‘ladi?
Qiymatlar [0,1] oraliqda bo‘ladi.
6. Neyron tarmoqlari va mashinalarni o‘rganish haqida gapirganda, Mur qonuni tez-tez esga olinadi. Uning mohiyati nimada?
Mavjud ma’lumotni keraksiz ravishda ko‘paytirmaslik kerak
7. …… bu ikkita qatlamdan iborat ya’ni kiruvchi va chiquvchi qatlamdan iborat bo‘lgan neyronni hisoblash tugunidir. Nuqtalar o‘rniga quyidagilardan mos keldiganini qo‘ying?
perceptron
8. Chuqur o‘qitishning oxirgi bosqichi qanday jarayondan iborat?
Modelni testlash.
9. Chiziqli regressiya nima uchun ishlatiladi?
ma'lumotlarni tahlil qilish va mashinani o‘rganish uchun
10. Mashinani o‘qitish jarayoni bosqichlari ketma – ket to‘g‘ri berilgan qatorni toping
◦ Muammoni aniqlash.
11. Perseptronni o‘qitish uchun o‘quv namunasi deb nimaga aytiladi?
mashg‘ulotlarda ishlatiladigan kirish va chiqish juftlari to‘plami
12. Unsupervised learning usulida asosan qanday masala yechiladi?
klasterlash
13. Neyron tarmoqdagi neyronlarning turlari:
kirish, yashirin, chiqish
14. Perseptronli o‘rganish algoritmida nima "davr" deb nomlanadi?
pertseptronni bitta mashq juftligiga sozlash jarayoni
15. Impuls usuli quyidagilardan iborat.
ikkinchi darajali qiymatlardan foydalangan holda
16. Nutqlar o‘rniga mos variantni qo‘ying. KMaens algoritmida qo‘llaniladigan ikki nuqta orasidagi masofa … deb yuritiladi.
Minkowski masofasi
17. Suniy neyron tarmog‘ida neyron nima?
bu sun'iy neyron tarmog‘ining elementar tarkibiy bo‘linmasi.
18. Python ning qaysi kutubxona oraqli vector va matritsalar ustida amalar bajarish mumkin
VecMat
19. Suniy neyron tarmog‘ining qurilish bloklari bu?
Pertseptronlar
20. pip install tensorflow buyrug‘i asosida nima sodir bo‘ladi?
tensorflow kutubxonasi o‘rnatiladi