CHUQUR O'RGANISH USULLARI
##semicolon##
Chuqur o'rganish, konvolyutsion neyron tarmoqlari, takroriy neyron tarmoqlari, generativ raqib tarmoqlar, transfer o'rganish, qayta o'qitish, tasvirlarni tanish, nutqni tanish, tabiiy tilni qayta ishlash, sun'iy intellekt, mashinani o'rganish, kompyuter ko'rish, robototexnika, o'yinlar, neyron tarmoqlari, ma'lumotlar tahlili, sun'iy intellekt texnologiyalari, o'qitish metodlari, algoritmlar, xotira tarmoqlari, o'rganish usullari.##common.commaListSeparator## Глубокое обучение, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, генеративно-состязательные сети, передача обучения, обучение с подкреплением, распознавание изображений, распознавание речи, обработка естественного языка, искусственный интеллект, машинное обучение, компьютерное зрение, робототехника, игры, нейронные сети, анализ данных, технологии искусственного интеллекта, методы обучения, алгоритмы, сети памяти, методы обучения.##common.commaListSeparator## Deep learning, convolutional neural networks, recurrent neural networks, generative adversarial networks, transfer learning, reinforcement learning, image recognition, speech recognition, natural language processing, artificial intelligence, machine learning, computer vision, robotics, games, neural networks, data analysis, artificial intelligence technologies, learning methods, algorithms, memory networks, learning techniques.Abstrak
Maqolada chuqur o'rganish (Deep Learning) usullari, ularning ishlash prinsiplarini va qo'llanilish sohalarini ko'rib chiqish maqsad qilingan. Chuqur o'rganish texnologiyalari, asosan, tasvirlarni tanish, nutqni qayta ishlash, tabiiy tilni qayta ishlash kabi sohalarda muvaffaqiyatli qo'llanilmoqda. Maqolada Konvolyutsion Neyron Tarmoqlari (CNN), Takroriy Neyron Tarmoqlari (RNN), Generativ Raqib Tarmoqlar (GAN), Transfer O'rganish va Qayta O'qitish kabi asosiy metodlar haqida batafsil ma'lumot berilgan. Ushbu usullar sun'iy intellekt va mashinani o'rganish sohalarida katta ahamiyatga ega bo'lib, turli sohalarda yangi imkoniyatlar yaratmoqda.
В статье рассматриваются методы глубокого обучения (Deep Learning), их принципы работы и области применения. Технологии глубокого обучения широко используются в таких областях, как распознавание изображений, обработка речи и естественного языка. В статье подробно описаны основные методы, такие как сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN), генеративно-состязательные сети (GAN), передача обучения и обучение с подкреплением. Эти методы играют важную роль в развитии искусственного интеллекта и машинного обучения, открывая новые возможности в различных сферах.
This article explores deep learning methods, their working principles, and areas of application. Deep learning technologies are successfully used in fields such as image recognition, speech processing, and natural language processing. The article provides detailed information on key methods, including Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN), Generative Adversarial Networks (GAN), Transfer Learning, and Reinforcement Learning. These methods are crucial in the development of artificial intelligence and machine learning, offering new opportunities across various industries.
##submission.citations##
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR
1. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
2. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.
3. Srivastava, N., Hinton, G., Krizhevsky, A., & Sutskever, I. (2014). Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting. Journal of Machine Learning Research, 15, 1929-1958.
4. Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
5. Karpathy, A. (2017). CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition. Stanford University.
6. Silver, D., et al. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484-489.
7. Cho, K., van Merrienboer, B., Gulcehre, C., Bahdanau, D., Bougares, F., Schwenk, H., & Bengio, Y. (2014). Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation. arXiv preprint arXiv:1406.1078.
8. Pascanu, R., Mikolov, T., & Bengio, Y. (2013). On the difficulty of training recurrent neural networks. In Proceedings of the 30th International Conference on Machine Learning (ICML-13).
