KERAS FREYMVORKI: O'RNATISH VA ASOSIY FUNKSIYALAR.
Keywords:
Kalit So‘zlar: Keras, Chuqur O'rganish, Neyron Tarmoq, Sequential API, Functional API, Abstraksiya Qatlami, O'rnatish, Modellashtirish.Abstract
Annotatsiya: Ushbu ilmiy maqola Keras freymvorki ning chuqur o'rganish
modellarini loyihalash, o'qitish va baholashdagi markaziy ahamiyatini tahlil qilishga
bag'ishlangan. Maqola Kerasning yuqori darajadagi abstraksiya qatlami sifatida
qo'llanilishi, uning TensorFlow (yoki boshqa bekkendlar) bilan integratsiyasi va sodda,
modulli arxitekturasi tufayli ilmiy tadqiqotlar va sanoat loyihalarida keng
tarqalishining asosiy sabablarini ko'rib chiqadi. Kerasning o'rnatish jarayonlari, asosiy
funksional imkoniyatlari, jumladan, Sequential va Functional API orqali neyron
tarmoqlarini qurish, optimizatorlar, yo'qotish funksiyalari va metrikalarni sozlash
mexanizmlari ilmiy tilda chuqur yoritilgan. Shuningdek, modelni saqlash, yuklash va
o'qitish jarayonini nazorat qiluvchi funksiyalarga alohida e'tibor qaratilgan. Tadqiqot
chuqur o'rganish sohasi mutaxassislari, o'qituvchilari va talabalari uchun Kerasning
nazariy va amaliy jihatlarini anglashga yordam beradi.
References
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR
1. Chollet, F. (Ikki Ming O'n Yetti). Python yordamida chuqur o'rganish. Birinchi
nashr. Keras freymvorkining yaratuvchisi tomonidan yozilgan fundamental manba.
2. Abadi, M., et al. (Ikki Ming O'n Besh). TensorFlow: Large-Scale Mashinada
O'rganish uchun Ochiq Manbali Dasturiy Ta'minot Kutubxonasi. Past darajadagi
bekkend asoslari bo'yicha ma'lumot.
3. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (Ikki Ming O'n Olti). Chuqur
O'rganish. Birinchi nashr. Chuqur o'rganishning nazariy asoslari, optimizatorlar
va yo'qotish funksiyalari bo'yicha ma'lumotlar.
4. Ruder, S. (Ikki Ming O'n Olti). Gradient Tushish Optimizatsiyasiga Qayta Nazar.
ArXiv E-Chop jurnali. Zamonaviy optimizatorlarning, masalan, Adamning ilmiy
tahlili.
5. Kingma, D. P., & Ba, J. (Ikki Ming O'n To'rt). Adam: Adaptiv Moment Baholash
Usuli. Xalqaro Konferensiya materiallari. Adam optimizatorini joriy etgan original
ish.
6. Paszke, A., et al. (Ikki Ming O'n To'qqiz). PyTorch: Imperativ uslubdagi Chuqur
O'rganish. Statistik Kompyuter jurnali. Keras bilan raqobatlashuvchi freymvorklar
kontekstida abstraksiya qatlamlarini tushunish uchun.
7. Simonyan, K., & Zisserman, A. (Ikki Ming O'n To'rt). Katta masshtabli tasvir tanib
olish uchun juda chuqur konvolyutsion tarmoqlar. Ilg'or neyron tarmoq
arxitekturalarini Functional API orqali amalga oshirishga doir misol.
8. Tojimamatov, I. N., Topvoldiyeva, H., Karimova, N., & Inomova, G. (2023).
GRAFIK MA’LUMOTLAR BAZASI. Евразийский журнал технологий и
инноваций, 1(4), 75–84.
9. Tojimamatov, I. N., & Gulhayo, M. (2023). MA’LUMOTLARNI QAYTA
ISHLASHDA ERP TIZIMLARI. MA’LUMOTLARNI QAYTA ISHLASHDA
SAP TIZIMLARI. Journal of Integrated Education and Research, 2(4), 87–89.
10. Tojimamatov, I. N., & Gulhayo, M. (2023). MA’LUMOTLARNI QAYTA
ISHLASHDA ERP TIZIMLARI. MA’LUMOTLARNI QAYTA ISHLASHDA
SAP TIZIMLARI. Journal of Integrated Education and Research, 2(4), 87–89.
11. Tojimamatov, I. N., & Azizjon o‘g‘li, N. A. Z. (2024). The SQL server language
and its structure. American Journal of Open University Education, 1(1), 11–15.
