Takroriy neyron tarmoq tingwu wang

1.
Tez viktorina
, oq varaqni 
oling. Talaba raqamingizni 
va ismingizni yozing.
2.
Biz sizga 10 daqiqa vaqt 
beramiz
3.
Muhokama yo'q
4.
Yakuniy baholaringizning 10%

---

3. Orqaga o'tish
1. Hazil! Orqaga o'tish uchun 
matematika
vanil RNN orqaga o'tishda 
ishlatiladigan juda 
o'xshash bo'lishi kerak
1.
Lekin bu ham ancha 
murakkab...
2.
Biz buni sinfda aniqlamoqchi 
emasmiz

---

To'rtinchi qism
Turli xil
1. Til modelidan ko'proq
2. GRU

---

1. Til modelidan ko'proq
1. Aytganimdek, RNN modellashtirish tilidan ko'ra ko'proq narsani 
qila oladi
1.
Rasm chizish:
[9] DRAW: Tasvir yaratish uchun takrorlanuvchi neyron tarmoq
2.
Kompyuterda yaratilgan musiqa
[10] PI dan qo'shiq: Pop musiqa avlodi uchun musiqiy jihatdan ishonchli tarmoq
3.
Semantik segmentatsiya
[11] Shartli tasodifiy maydonlar takrorlanuvchi neyron tarmoqlar sifatida

---

1. Til modelidan ko'proq
1. Sportdagi RNN
1.
Sport - bu voqealar ketma-ketligi 
(ovozlar tasvirlari ketma-
ketligi)
2.
Ko'p shaxsda voqealar va 
asosiy aktyorlarni aniqlash
videolar [12]
1.
"Xususan, biz videolarda 
odamlarni kuzatib boramiz va trek 
xususiyatlarini aks ettirish uchun 
takroriy neyron tarmog'idan (RNN) 
foydalanamiz. Vaqt o'zgaruvchan 
e'tiborni o'rganamiz.
Ushbu xususiyatlarni har bir vaqtda 
birlashtirish uchun og'irliklar, keyin 
ishtirok etgan xususiyatlar 
yordamida qayta ishlanadi
hodisani aniqlash/tasniflash 
uchun boshqa RNN"

---

1. Til modelidan ko'proq
1. Sportdagi RNN
1.
Basketbol traektoriyalariga chuqur o'rganishni qo'llash
1.
Ushbu maqola uch nuqtali zarba muvaffaqiyatli bo'ladimi yoki yo'qligini bashorat qilish uchun 
ketma-ketlik modellashtirish shaklida takrorlanuvchi neyron tarmoqlarini qo'llaydi [13]
2.
Uzoq muddatli qisqa muddatli xotiraga ega takrorlanuvchi neyron tarmoqlarga 
ega futbol videolaridagi harakatlar tasnifi [14]

---

2. GRU
1. RNN hujayraning yangi turi (Gated Feedback Recurrent Neural 
Networks)
1.
LSTM ga juda o'xshash
2.
U hujayra holatini va yashirin holatini birlashtiradi.
3.
U unutish va kiritish eshiklarini yagona "yangilash eshigi" ga 
birlashtiradi.
4.
Hisoblash yanada samarali.
1.
kamroq parametrlar, kamroq murakkab tuzilish.
2. Hozirgi kunda mashhurlikka erishish [15,16]

---

Beshinchi qism
Tensorflow-da RNNni amalga oshirish

---

1. Tensorflowda RNNni 
amalga oshirish
1. Eng yaxshi usul Tensorflow veb-saytidagi hujjatlarni 
o'qishdir [17].
2. Faraz qilaylik, siz Tensorflow-da CNN-dan qanday foydalanishni allaqachon 
bilasiz (o'yinchoqlar ketma-ketligi dekoder modeli)

---

1. Tensorflowda RNNni 
amalga oshirish
1. Standart tasma lug'ati xuddi Tensorflow'dagi boshqa CNN 
modellari kabi
2. So‘zlarni joylashtirish (gapdagi so‘zlarni dastur 
tomonidan tushunarli qilish)

---

1. Tensorflowda RNNni 
amalga oshirish
1. Tensorflow yordamida oddiy misol.
1.
Vazifa: robotga inson ko'rsatmalariga rioya qilish orqali atom 
harakatini o'rganishiga ruxsat bering
2.
Natijani RNN yordamida olishimiz mumkin.
2. Vazifa:
1.
Kirish: "Divanga o'tirib televizor ko'ring Televizorni tomosha qilib 
bo'lgach, uni o'chiring. Qalamni stolga qo'ying. Tosterda bir oz 
non qovuring va stolga o'tirganingizda nonga sariyog' surtish 
uchun pichoq oling. stol."

---

1. Tensorflowda RNNni 
amalga oshirish
1. Oddiy demo natijasi.
http://www.cs.toronto.edu/~tingwuwang/outputscript_synthetic_data_cl 
ean_is_rnn_encoder_True_decoder_dim_150_model.ckpt.html

---

Ma'lumotnomalar