NEYRON TARMOQLARINI O‘QITISHDA ZANJIR QOIDASINING ROLI: MATEMATIK TAHLILDAN AMALIY ALGORITMGACHA
Keywords:
Kalit so‘zlar: Neyron tarmoqlari, zanjir qoidasi, ortga tarqalish algoritmi, gradiyent tushish, hisoblash graflari, avtomatik differensiallash, xatolik funksiyasi, optimallashtirish, ReLu funksiyasi ,yo’qoluvchi gradiyentAbstract
Annotatsiya: Ushbu maqola sun’iy neyron tarmoqlarini o‘qitishda
qo‘llaniladigan ortga tarqalish algoritmining matematik asosi — zanjir qoidasini
o‘rganishga bag‘ishlangan. Tadqiqotda murakkab kompozitsion funksiyalarni
differensiallash orqali xatolik funksiyasining gradiyentini hisoblash mexanizmlari
tahlil qilinadi. Ian Goodfellow Gilbert Strang va mahalliy olimlarning ilmiy
nazariyalari asosida, hisoblash graflarining samaradorligi va gradiyentlarning tarqalish
dinamikasi yoritib berilgan. Maqolada zanjir qoidasining "yo‘qoluvchi gradiyent"
muammosidagi roli va ReLU aktivatsiya funksiyasi orqali algoritmni optimallashtirish
masalalari amaliy misollar bilan yoritiladi.
References
Foydalanilgan adabiyotlar:
1. Abduqodirov A.A. Murakkab texnik tizimlarni matematik modellashtirish
asoslari. — Toshkent: Fan va texnologiya, 2018.
2. Musayev M.M.Intellektual boshqaruv tizimlari va ularni sanoatda qo‘llash. —
Toshkent: O‘qituvchi, 2019.
3. Toxirov A.I. Raqamli dasturli boshqarish (CNC) tizimlarida sun’iy neyron
tarmoqlaridan foydalanish. — Toshkent: Innovatsion rivojlanish nashriyoti, 2021.
4. Xudoyberdiyev B.R. Sun’iy intellekt va mashinali o‘qitish asoslari. — Toshkent:
Universitet, 2020.
5. Ismoilov Sh.Sh. Axborot tizimlarida optimallashtirish algoritmlari. — Toshkent:
Fan, 2017.
6. Karimov U.U. Chuqur o‘qitish modellarining matematik asoslari. — Toshkent:
ToshDTU nashriyoti, 2022.
7. Jo‘rayev D.Q. Neyron tarmoqlari va ularning amaliy tatbiqlari. — Toshkent: IT-
Park Press, 2021.
8. Raximov S.S. Differensial hisob va uning texnik masalalardagi qo‘llanilishi. —
Toshkent: O‘zbekiston Milliy universiteti nashriyoti, 2016.
9. Abdullayev F.M. Algoritmlar va ma’lumotlar tuzilmalari. — Toshkent:
Akademnashr, 2018.
10. O‘zbekiston Respublikasi Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini
rivojlantirish vazirligi Sun’iy intellekt texnologiyalarini rivojlantirish bo‘yicha
metodik tavsiyalar. — Toshkent, 2023.
