SUN'IY NEYRON TO'RINI O'RGATISHNING DETERMINISTIC VA STOXASTIK USULLARI
Ключевые слова:
artificial neural network, training, model, algorithm, optimization, function, parametric, gradient, learning rate, neuron., искусственная нейронная сеть, обучение, модель, алгоритм, оптимизация, функция, параметрический, градиент, скорость обучения, нейрон., o'rgatish,model,algoritm,optimallashtirish,funksiya,parametric,gradient,o'rganish tezligi,neyron.Аннотация
Sun’iy neyron tarmoqlarini o‘rgatish jarayonida deterministik va stoxastik usullar muhim ahamiyatga ega. Ushbu maqola sun’iy neyron tarmoqlarini o‘rgatishning asosiy yondashuvlarini tahlil qiladi, deterministik usullarning qat’iy va barqaror algoritmlarga asoslanganligini, stoxastik usullarning esa tasodifiylikni qo‘llab, murakkab muammolarni yechishda samaradorlikni oshirish imkonini berishini yoritadi. Shuningdek, ushbu yondashuvlarning afzalliklari, kamchiliklari va qo‘llash sohalari batafsil ko‘rib chiqiladi. Maqola sun’iy intellekt va mashinani o‘rganish sohasidagi tad qiqotchilar uchun nazariy va amaliy qo‘llanma sifatida xizmat qiladi.
Детерминированные и стохастические инструменты оказывают важное влияние на процесс обучения искусственного снабжения нейронов. Ушбай анализирует искусственный анализ обучающих нейронных проектов, используя строгую и алгоритмическую компетентность детерминистических методов и уникальность стохастических методов для создания сложных. освещает повышение эффективности решения. Рассмотрены их тяготы, вред и области применения. Статья служит теоретическим и практическим руководством для исследователей искусственного интеллекта и машинного обучения.
Deterministic and stochastic tools have an important impact in the training process of artificial neuron supply. Ushbay analyzes the artificial analysis of training neural projects, using the rigorous and algorithmic competence of deterministic methods and the singularity of stochastic methods to produce complex. illuminates adding efficiency in solving. Their burdens, harms and areas of application are considered. The article serves as a theoretical and practical guide for researchers in artificial intelligence and machine learning.
