TO‘G‘RI GRADIENTLI OPTIMIZATSIYA ALGORITMI - Tojimamatov Israil Nurmamatovich; Surayyo Turgʻunova Ulugʻbek qizi (Ta’lim innovatsiyasi va integratsiyasi, 2025)
Annotatsiya. Ushbu maqolada gradientga asoslangan optimallashtirish usullarining eng asosiy va keng qo‘llaniladigan turi — to‘g‘ri gradientli optimallashtirish (Gradient Descent Optimization) algoritmi batafsil yoritiladi. Algoritmning matematik mohiyati, uning ishlash tamoyillari, gradientni hisoblash mexanizmi hamda learning rate parametrining o‘qitish jarayoniga ta’siri chuqur tahlil qilindi. Shu bilan birga, mashinaviy o‘rganish va chuqur o‘rganish modellarida parametrlar (vaznlar va biaslar)ni yangilashning nazariy asoslari ko‘rib chiqiladi. Maqolada Gradient Descent algoritmining turli variantlari — Batch Gradient Descent, Stochastic Gradient Descent (SGD), Momentum, RMSProp va Adam optimallashtirish usullarining ishlash prinsiplari va ular o‘rtasidagi asosiy farqlar tahlil qilindi. Gradient tushish algoritmi mashina va chuqur o‘rganish tizimlarining markaziy komponenti bo‘lib, neyron tarmoqlarni samarali o‘qitishda muhim rol o‘ynaydi. Ushbu maqola algoritmni nazariy tushunishga yordam beradi, amaliy modellarni tuzishda va mavjud modellarni optimallashtirishda qo‘llaniladigan asosiy tushunchalarni kengaytiradi.