KO‘P QATLAMLI NEYRON TO‘RLARINING STRUKTURAVIY SXEMALARI VA ULARNING OPTIMAL DIZAYNI
Keywords:
multilayer neural networks, structural schemes, neural network architecture, optimization, gradient backpropagation, parameter optimization, working with layers, artificial intelligence, data processing, layered organization, advanced approaches, machine learning, model optimization, generalization ability, learning efficiency., ko‘p qatlamli neyron to‘rlar, strukturaviy sxemalar, neyron tarmoqlarining arxitekturasi, optimallashtirish, gradient teskari tarqatish, parametrlarni optimallashtirish, qatlamlar bilan ishlash, sun'iy intellekt, ma'lumotlarni qayta ishlash, qatlamli tashkilot, ilg'or yondoshuvlar, mashina o‘qitish, modelni optimallashtirish, umumlashtirish qobiliyati, o‘qish samaradorligi.Abstract
Ushbu maqolada ko‘p qatlamli neyron to‘rlarining strukturaviy sxemalari sun'iy intellekt sohasida asosiy o‘rin tutadi, chunki ular murakkab ma'lumotlarni qayta ishlashda yuqori samaradorlikni ta'minlaydi. Ushbu maqola, ko‘p qatlamli neyron to‘rlarining turli xil strukturaviy sxemalarini va ularning optimal dizaynini tahlil qiladi. Maqolada, neyron to‘ri arxitekturalarining qatlamli tashkilotlari, ularning ishlash mexanizmlari va har bir qatlamning vazifasi aniq tasvirlanadi. Ushbu maqola, neyron to‘rlarining dizaynini mukammallashtirish bo‘yicha yangi usullarni o‘rganishni istagan ilmiy tadqiqotchilar va mutaxassislarga foydali bo‘ladi.
В данной статье структурные схемы многослойных нейронных сетей занимают центральное место в области искусственного интеллекта, поскольку обеспечивают высокую эффективность обработки сложных данных. Анализируются различные структурные схемы многослойных нейронных сетей и их оптимальное проектирование. Четко описана многоуровневая организация архитектур нейронных сетей, механизмы их работы и функции каждого уровня. Эта статья будет полезна исследователям и специалистам, желающим изучить новые способы улучшения проектирования нейронных сетей. **Ключевые слова**: многослойные нейронные сети, структурные схемы, архитектура нейронных сетей, оптимизация, обратное распространение градиента, оптимизация параметров, работа со слоями, искусственный интеллект, обработка данных, многоуровневая организация, машинное обучение, оптимизация модели, способность к обобщению
In this article, the structural schemes of multilayer neural networks play a key role in the field of artificial intelligence, as they provide high efficiency in processing complex data. This article analyzes various structural schemes of multilayer neural networks and their optimal design. The article clearly describes the layered organizations of neural network architectures, their mechanisms of operation, and the function of each layer. This article will be useful for researchers and specialists who want to learn new methods for improving the design of neural networks.
References
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR
1.Maxkamov B.Sh., Zaynidinov X.N., Nurmurodov J.N “Sun’iy intellekt asoslari” / Toshkent axborot texnologiyalari universiteti. -2024 yil 204 b.
2. Introduction to Deep Learning: From Logical Calculus to Artifical Intelligence : монография / S. Skani. - Cham : Springer, 2018. - 191 p. - 1 экз. - ISBN 978-3-319-73003-5
3.Нейронные сети: полный курс [Текст] : монография / С. Хайкин ; пер. с англ. - 2-е изд., испр. - М. ; СПб. : Диалектика, 2020. - 1104 с. : ил. - Библиогр.: с. 996. - Предм. указ.: с. 1070. - 1 - ISBN 978-5-907144-22-4 .
