DELTA QOIDASI: SUN'IY NEYRON TARMOQLARIDA O'QITISH ALGORITMINING NAZARIY ASOSLARI VA AMALIY TATBIQOTLARI
Keywords:
delta qoidasi, sun'iy neyron tarmoqlari, gradient tushish usuli, Widrow-Hoff algoritmi, o'qitish jarayoni, xatolik funksiyasi, og'irlik koeffitsientlari, adaptiv tizimlar, mashinali o'qitish, neyron o'qitish algoritmlariAbstract
Delta qoidasi sun'iy neyron tarmoqlarini o'qitishning asosiy algoritmlaridan biri bo'lib, adaptiv o'qitish nazariyasida muhim o'rin tutadi. Ushbu tadqiqot delta qoidasining matematik asoslarini, algoritmik tuzilishini va zamonaviy mashinali o'qitish tizimlarida qo'llanilishini chuqur tahlil qilishga bag'ishlangan. Maqolada Widrow-Hoff o'qitish qoidasining kelib chiqishi, gradient tushish usuli bilan bog'liqligi hamda neyron tarmoqlarning og'irlik koeffitsientlarini moslashtirishdagi roli batafsil ko'rib chiqilgan. Tadqiqot doirasida delta qoidasining klassik pertseptron o'qitish algoritmi bilan qiyosiy tahlili amalga oshirildi. Nazariy qismda kvadratik xatolik funksiyasining minimizatsiyalash jarayoni, gradientning hisoblash metodologiyasi va konvergentsiya shartlari matematik jihatdan asoslangan. Amaliy qismda esa delta qoidasining turli xil neyron tarmoq arxitekturalarida - bir qavatli va ko'p qavatli tarmoqlarda, chiziqli va nochiziqli faollashtirish funksiyalarida qo'llanilishi tahlil etildi. Tadqiqot natijalari shuni ko'rsatdiki, delta qoidasi chiziqli ajratiladigan muammolar uchun samarali yechim beradi, ammo murakkab nochiziqli masalalarda uning imkoniyatlari cheklangan. Maqolada shuningdek, o'qitish tezligining tanlash mezonlari, lokal minimumlardan qochish strategiyalari va algoritmning barqarorligini ta'minlash shartlari muhokama qilingan. Olingan natijalar zamonaviy chuqur o'qitish algoritmlarining rivojlanishida delta qoidasining nazariy asoslarining muhimligini tasdiqlaydi va kelajakda adaptiv tizimlarni takomillashtirishda yangi yo'nalishlarni belgilaydi.
References
1. Rumelhart D.E., Hinton G.E., Williams R.J. Learning representations by back-propagating errors. Nature journal, vol 323, betlar 533-536, 1986.
2. Widrow B., Hoff M.E. Adaptive switching circuits. IRE WESCON Convention Record, betlar 96-104, 1960.
3. Rosenblatt F. The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain. Psychological Review, vol 65, issue 6, betlar 386-408, 1958.
4. Kingma D.P., Ba J. Adam: A method for stochastic optimization. International Conference on Learning Representations proceedings, 2015.
5. Tojimamatov, I. N., & Saidjamolova, B. M. (2023). BIZNESDA «BIG DATA» TEXNOLOGIYALARI VA ULARNING AHAMIYATI. Лучшие интеллектуальные исследования, 11(4), 56–63.
6. 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.
7. Tojimamatov, I. N., Topvoldiyeva, H., Karimova, N., & Inomova, G. (2023). GRAFIK MA’LUMOTLAR BAZASI. Евразийский журнал технологий и инноваций, 1(4), 75–84.
8. 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.
