SUN'IY NEYRON TARMOQLARINI YARATISH ALGORITMLARI

Authors

  • Quvvatali Rahimov
  • Botirova Muqaddas Rahmatulla qizi

Keywords:

Kalit So'zlar: Sun'iy neyron tarmoqlari, o'rganish algoritmlari, orqa tarqatish, konvolutsion neyron tarmoqlari, rekurrent neyron tarmoqlari, chuqur o'rganish, stokhastik gradient tushirish, ma'lumotlarni tayyorlash, model optimallashtirish, sun'iy intellekt.

Abstract

Annotatsiya
Ushbu maqola sun'iy neyron tarmoqlarini (SNT) yaratish algoritmlarini,
ularning tuzilishini, o'rganish metodlarini va amaliy qo'llanilishini batafsil yoritadi.
Maqolada SNTning asosiy tushunchalari, ommabop modellari, o'rganish algoritmlari
va ularning ilmiy hamda amaliy sohalardagi qo'llanilishi muhokama qilinadi.
Shuningdek, sun'iy neyron tarmoqlarining yutuqlari va duch keladigan cheklovlari ham
ko'rib chiqiladi. Maqola, shuningdek, kelajakdagi tadqiqot yo'nalishlari va texnologiya
rivojlanishidagi o'rni haqida fikr yuritadi.

References

Adabiyotlar

Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.

LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553),

-444.

Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet classification with

deep convolutional neural networks. Advances in neural information processing

systems, 25.

Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural

computation, 9(8), 1735-1780.

Kimyonazarova, D., Ne'matjonova, D., Ergasheva, B., & Tojimamatov, I. (2023,

March). KATTA MA’LUMOTLAR BILAN ISHLASHDA HADOOP

ARXITEKTURASI. In Международная конференция академических

наук (Vol. 2, No. 3, pp. 96-99).

Тожимаматов, И. Н. (2023). ЗАДАЧИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА

ДАННЫХ. PEDAGOG, 6(4), 514-516.

Tojimamatov, I., & Doniyorbek, A. (2023). KATTA HAJMLI MA’LUMOTLAR

AFZALLIKLARI VA KAMCHILIKLARI. ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И

ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ, 18(6), 66-70.

Tojimamatov, I. N., Olimov, A. F., Khaydarova, O. T., & Tojiboyev, M. M.(2023).

CREATING A DATA SCIENCE ROADMAP AND

ANALYSIS. PEDAGOGICAL SCIENCES AND TEACHING METHODS, 2(23),

-250.

Онаркулов, М. К. (2023). ГЛУБОКИЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В ЗАДАЧАХ

РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЧИ. INNOVATIVE DEVELOPMENTS AND

RESEARCH IN EDUCATION, 2(18), 248-250.

Onarqulov, M., Yaqubjonov, A., & Yusupov, M. (2022). Computer networks and

learning from them opportunities to use. Models and methods in modern science,

(13), 59-62.

Karimberdiyevich, O. M., & Mahamadamin o’g’li, Y. A. (2023). BASHORATLI

TAHLILLAR UCHUN MASHINALI O‟ QITISH ALGORITMLARI. QIYOSIY

QARASHLAR. THE JOURNAL OF INTEGRATED EDUCATION AND

RESEARCH, 130.

Tojimamatov, I., & Jo’rayeva, M. (2024). BOLSMAN MASHINASI VA UNING

AHAMIYATI. Development and innovations in science, 3(4), 154-160.

Raximov, Q. O., Tojimamatov, I. N., & Xo, H. R. O. G. L. (2023). SUNIY

NЕYRON TARMOQLARNI UMUMIY TASNIFI. Scientific progress, 4(5), 99-

Ortiqovich, Q. R., & Nurmamatovich, T. I. (2023). NEYRON TARMOQNI O

‘QITISH USULLARI VA ALGORITMLARI. Scientific Impulse, 1(10), 37-46.

Nurmamatovich, T. I., & Nozimaxon, E. (2024). Chiqish qatlami vaznlarni sozlash

va xatoliklarni teskari tarqalishi algoritmi. ILM FAN XABARNOMASI, 1(1), 29-

Published

2024-05-18

How to Cite

Quvvatali Rahimov, & Botirova Muqaddas Rahmatulla qizi. (2024). SUN’IY NEYRON TARMOQLARINI YARATISH ALGORITMLARI . TADQIQOTLAR.UZ, 38(4), 162–166. Retrieved from http://tadqiqotlar.uz/index.php/new/article/view/3261

Most read articles by the same author(s)