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.