9-Ma’ruza. Neyron tarmoqlari va uning vazifalari. Perceptron Reja

Kiruvchi qatlam va og’irlik koeffitsentlari 
Yashirin qatlam va og’irlik koeffitsentlari 
 
 
Neyron tarmoqda hisoblash jarayoni 

---

 
Perceptron 
Perceptron bu
– 2 ta qatlamdan iborat ya’ni kiruvchi va chiquvchi qatlamdan 
iborat bo’lgan neyronni hisoblash tuguni. Har bir perceptron sodda sinflash masalasini 
yechishda qo’llaniladi. 
Natija berilgan tasvir piksel qiymatlaridan kelib chiqib qaysi sinfga tegishli
ekanligini aniqlaydi. 
Faollashtirish funksiyalari 
Barcha neyronlar bo’yicha hisoblashlar amalga oshirilganidan keyin quyidagi 
“sigmoid” yoki ReLU funksiyasi grafigi asosida shakllantiriladi va funksiya qiymati 
mos ravishda [0-1] va [0, N] oraligida o’zgarib turadi. 

---

9.4-rasm. Sigmoid funksiya grafigi 
9.5-rasm. RELU aktivatsiya funksiyasi grafigi 
Neyronlar ustida bajariladigan mantiqiy amallar 
 
 
Mashinali o’qitish va neyron tarmoqlari uchun Python dasturlash tili paketlari 

---

№
 
Modul nomi 
Maqsadi 
1.
 
 numpy 
Vektor va matritsalar ustida amallar bajarish, matematik 
amallar va trigonametrik funksiyalardan foydalanish 
2.
 
 scipy 
Python uchun ilmiy kutubxona 
3.
 
 scikit-learn 
Mashinali o’qitish, regressiya, sinflash va klasterlash uchun 
zarur bo’lgan funksiyalardan foydalanish 
4.
 
 matplotlib 
Turli xil matematik funksiya grafiklarini va tasvirlarni 
vizuallashtirish (plotting) uchun ishlatiladigan funksiyalar