SUN'IY NEYRON TO'RLARINI O‘RGANISH JARAYONIDA FALAJLIKNI KELTIRIB CHIQARUVCHI OMILLAR
##semicolon##
artificial neural nets, learning process, paralysis, over-Reading, Under-reading, gradient loss, overfitting, underfitting, optimization, model stabilization, training process, technical problems, neural network training, learning efficiency, machine learning, model optimization, artificial intelligence, model efficiency improvement, learning errors, information processing.##common.commaListSeparator## искусственные нейронные сети, процесс обучения, паралич, чрезмерное чтение, недостаточное чтение, потеря градиента, перенапряжение, недопонимание, оптимизация, стабилизация модели, процесс обучения, технические проблемы, обучение нейронным сетям, эффективность обучения, машинное обучение, оптимизация модели, искусственный интеллект, повышение эффективности модели, ошибки обучения, утечка данных переработка.##common.commaListSeparator## sun'iy neyron to'rlar, o‘rganish jarayoni, falajlik, ortiqcha o‘qish, kam o‘qish, gradient yo'qolishi, overfitting, underfitting, optimallashtirish, modelni barqarorlashtirish, o‘qitish jarayoni, texnik muammolar, neyron tarmoqlarini o‘qitish, o‘rganish samaradorligi, mashina o‘qitish, model optimallashtirish, sun'iy intellekt, modelning samaradorligini oshirish, o‘rganish xatoliklari, ma'lumotni qayta ishlash.##article.abstract##
Ushbu maqolada sun'iy neyron to'rlarini o‘rganish jarayoni murakkab va ko'plab omillarga bog'liq bo'lib, uning samaradorligini ta'minlashda ba'zi muammolar va falajlik holatlari yuzaga kelishi mumkin. Ushbu maqola, sun'iy neyron to'rlarining o‘rganish jarayonida falajlikni keltirib chiqaruvchi asosiy omillarni tahlil qiladi. Maqolada, modelning o‘qish jarayonida yuzaga keladigan xatoliklar, ortiqcha o‘qish (overfitting) va kam o‘qish (underfitting) holatlari, hamda gradientning yo'qolishi (vanishing gradient) kabi texnik muammolarning sabablari aniq tushuntiriladi. Shuningdek, modelni optimallashtirish, o‘qitish jarayonini barqarorlashtirish va falajlik holatlarining oldini olish uchun samarali yondoshuvlar va texnikalar taqdim etiladi. Ushbu maqola, sun'iy intellekt va mashina o‘qitish sohalaridagi tadqiqotchilar va mutaxassislarga falajlikni engish va samarali model qurish bo‘yicha amaliy tavsiyalarni taklif etadi.
В данной статье процесс изучения искусственных нейронных сетей сложен и зависит от многих факторов, при обеспечении его эффективности могут возникнуть некоторые проблемы и случаи паралича. В данной статье анализируются основные факторы, вызывающие паралич в процессе изучения искусственных нейронных сетей. В статье четко объясняются причины технических проблем, таких как ошибки, возникающие в процессе чтения модели, случаи перечтения (overfitting) и недочтения (underfitting), а также потери градиента (vanishing gradient). Также представлены эффективные подходы и техники для оптимизации модели, стабилизации процесса обучения и предотвращения случаев паралича. В этой статье исследователям и специалистам в области искусственного интеллекта и машинного обучения предлагаются практические рекомендации по преодолению паралича и построению эффективной модели.
In this article, the process of studying artificial neural nets is complex and depends on many factors, and some problems and cases of paralysis can occur in ensuring its effectiveness. This article analyzes the main factors that cause paralysis in the learning process of artificial neural nets. The article clearly explains the causes of technical problems such as model reading errors, over-Reading (overfitting) and under-reading (underfitting) States, and gradient loss (vanishing gradient). Effective approaches and techniques are also provided to optimize the model, stabilize the training process and prevent cases of paralysis. This article offers practical recommendations for researchers and professionals in the fields of artificial intelligence and machine learning to overcome paralysis and build an effective model.
##submission.citations##
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. Искусственные нейронные сети [Текст] : учебник / В. С. Ростовцев. - 2-е изд., стереотип. - СПб. ; М. ; Краснодар : Лань, 2021. - 216 с. : ил. - (Высш. образование). - Библиогр.: с. 210. - 1 (адади 50) экз. - ISBN 978-5-8114-7462-2
