Konvolyutsion neyron tarmog'i (cnn): oldinga tarqalish Konvolyutsiya qatlami

3-Amaliy mashg`ulot.
1. Neyron tarmoqlarni regulyarizatsiyalash masalasi va undan foydalangan holda masalani yechish
2. Svertkali neyron tarmoqlar(CNN) arxitekturasi, svertka jarayonini amalga oshirish.
Namuna:
Konvolyutsion neyron tarmog'i (CNN): oldinga tarqalish
Konvolyutsiya qatlami
Biz tasvirlardan ob'ektning shakli va qirralarini qanday qilib aniqlashimizni bilasizmi? Konvolyutsion neyron tarmoq buni piksel qiymatlarini solishtirish orqali amalga oshiradi.
Quyidagi rasmda bizga 8 raqamining tasviri va ushbu tasvirga to’liq mos keluvchi piksel qiymatlari keltirilgan (1-rasm). Rasmga diqqat bilan ahamiyat beradigan bo’lsak. Raqamning chetlari atrofidagi piksel qiymatlari hamda o'rtasidagi piksel qiymatlari orasida sezilarli darajada farq borligini sezishimiz mumkin. Demak, bu yerda shakilni aniqlashning oddiy usuli qo'shni piksel qiymatini solishtirishdan iborat.

1-rasm. Konvolyutsion neyron tarmog'i (CNN) orqali rasmni tanib olish.

Bu jarayonda biz qanday yo’l tutishimiz kerak? Piksel bo'ylab harakat qilishimiz va bu qiymatlarni solishtirishimiz kerakmi? Yo'q! Ushbu ma'lumotni olish uchun tasvir filtr bilan (shuningdek, bu jarayonda qatnashayotgan filter tushunchasi matematik modelda "yadro" sifatida ham ataladi va shu nomda yuritiladi) konvolutsiya (svyortka) qilinadi.
Konvolyutsiya ko'pincha matematik tarzda yulduzcha * belgisi bilan ifodalanadi. Agar bizda kiruvchi tasvir qiymati X sifatida ifodalangan bo’lsa va f harfi bilan ifodalangan filtr (yadro) mavjud bo'lsa, u holda ifoda quyidagicha bo'ladi (1):
(1)
Keling, biz oddiy misol yordamida konvolyutsiya jarayonini tushuntirib o’tishga harakat qilamiz. Bizga 3 x 3 o'lchamdagi rasm va 2 x 2 o'lchamdagi filtr berilgan deb faraz qilaylik (2-rasm).

2-rasm. 3 x 3 o'lchamdagi rasm va 2 x 2 o'lchamdagi filtr.

Bu jarayonning matematik amallar ketma-ketligini quyidagicha tushuntirish mumkin. Filtr tasvirlarning ma’lum katakchalarini o’z ichiga olgan bo’lakchalardan o'tadi, mas katakchalardagi elementlar bo'yicha ko'paytirishlar amalga oshiriladi hamda qiymatlar umumlashtiriladi:

(1*1 + 7*1 + 11*0 + 1*1) = 9 (7*1+2*1 + 1*0 + 23*1) = 32 (11*1 + 1*1 + 2*0 + 2*1) = 14 (1*1 + 23*1 + 2*0 + 2*1) = 26
3-rasm.

3. Sun’iy intellekt ochiq proyekt (open source projects) dasturidan foydalangan holda ixtiyoriy masalani yechish.

Namuna: Quyidagi (Open source projects) lardan foydalanish mumkin

Open source projects
1. Tensorflow 2. Hugging Face Transformers 3. Opencv 4. Pytorch 5. Keras 6. Stable Diffusion 7. Deepfacelab 8. Detectron2 9. Apache Mxnet 10. Fastai	11. Open Assistant 12. Mindsdb 13. Dall E Mini 14. Theano 15. Tflearn 16. Ivy 17. Yolo7 18. Fauxpilot 19. Paddlenlp 20. Deeppavlov