title: Annotatsiya - Namangan Institute of Engineering and Technology nammti uz
text: Namangan Institute of Engineering and Technology
  nammti.uz
  10.25.2023
  Pg.396
  qildimi? Keling, qog'ozni o'rganib chiqamiz va bu haqiqatan ham yangi kashfiyot ekanligini
  tushunishga harakat qilamiz. Shu bilan bir qatorda, har qanday ma'lumot
  olimi DNNni izohlash
  muammosini hal qilishda bilishi va eslashi kerak bo'lgan muhim diqqat markazida ekanligini ko'rib
  chiqamiz. Aytekin, bo'lak-bo'lak chiziqli faollashtirish funktsiyalari (masalan, ReLU) bo'lgan har
  qanday klassik oldinga
  yo'naltirilgan
  DNN
  qaror
  daraxti
  modeli
  bilan
  ifodalanishi
  mumkinligini ko'rsatdi. Keling, ikkalasi o'rtasidagi asosiy farqni ko'rib chiqaylik:
  DNN kirishni
  o'zgartirish va ularning neyronlarining faollashuvini bilvosita yo'naltirish uchun
  parametrlarga mos keladi.
  Qaror daraxtlari ma'lumotlar oqimini boshqarish uchun aniq parametrlarga mos keladi .
  Maqolaning
  motivatsiyasi DNN modellarining qora qutisi tabiatini hal qilish va DNN xatti-
  harakatlarini
  tushuntirishning
  boshqa
  usuliga
  ega
  bo'lishdir. Ish
  to'liq bog'langan va
  konvolyutsion tarmoqlarni boshqaradi va to'g'ridan-to'g'ri ekvivalent qarorlar daraxti tasvirini taqdim
  etadi. Demak, mohiyatan, ular o'rtasida chiziqli bo'lmagan og'irliklar ketma-ketligini
  olish va uni
  yangi og'irliklar tuzilishiga aylantirishda DNN dan qarorlar daraxti modeliga o'tishni o'rganadi.
  Aytekin muhokama qiladigan qo'shimcha natijalardan biri
  tegishli
  DNN
  ning
  hisoblash
  murakkabligi (kamroq xotira xotirasi) bo'yicha afzalliklaridir. Frosst va Xinton o'zlarining [4]
  "Neyron tarmoqni yumshoq qarorlar daraxtiga distillash" ishlarida qarorlar daraxtlari yordamida
  DNN larni tushuntirishga ajoyib yondashuvni taqdim etdilar. Biroq, ularning ishi Aytekinning
  qog'ozidan farq qiladi, chunki ular DNN va qarorlar daraxtlarining afzalliklarini birlashtirgan.
  Yangi
  og'irliklarni hisoblash orqali kengayuvchi daraxtni qurish: tavsiya etilgan algoritm tarmoqqa kelgan
  signallarni oladi va ReLU'lar faollashtirilgan va ular faollashtirilmagan signallarni qidiradi. Oxir-oqibat,
  algoritm (transformatsiya) birliklar (yoki qiymatlar) va nollarning vektorini almashtiradiva qo'yadi.
  Algoritm barcha qatlamlar bo'ylab ishlaydi. Har bir qatlam uchun u avvalgi qatlamdagi kirishlar
  nima ekanligini ko'radi va har bir kirish uchun bog'liqlikni hisoblab chiqadi. Aslida, har bir qatlamda
  yangi
  samarali filtr tanlanadi, shuning uchun u tarmoq kiritishiga qo'llaniladi (oldingi qaror
  asosida). Shunday qilib, to'liq bog'langan DNN yagona qaror daraxti
  sifatida taqdim etilishi
  mumkin, bunda transformatsiyalar natijasida topilgan samarali matritsa toifalash qoidalari sifatida
  ishlaydi.
  Siz uni konvolyutsion qatlam uchun ham amalga oshirishingiz mumkin. Asosiy farq shundaki,
  ko'p qarorlar qatlamga to'liq kirish emas, balki qisman kirish hududlari bo'yicha qabul qilinadi.
  O'lchovlilik va hisoblash murakkabligi haqida : Olingan qarorlar daraxtidagi toifalar soni juda katta
  ko'rinadi. To'liq muvozanatli daraxtda biz daraxtning chuqurligining kuchiga 2
  ga
  muhtojmiz (chiqib bo'lmaydigan). Biroq, biz yo'qotishsiz kesishni ta'minlaydigan buzuvchi
  va ortiqcha qoidalarni ham esga olishimiz kerak.