NEYROKOMPYUTERLAR ARXITEKTURASI
Ключевые слова:
Kalit so’zlar: Neyrokompyuterlar, sun'iy intellekt, neyron tarmoqlari, mashinani o'rganis, arxitektura, kirish qatlami, yashirin qatlamlar, chiqish qatlami, Forward Propagation, Backpropagation, o'yin sanoati.Аннотация
Neyrokompyuterlar, inson miyasining ishlash prinsipiga asoslangan sun'iy
intellektning bir turi sifatida, murakkab hisoblash vazifalarini bajarish, ma'lumotlarni
analiz qilish, va xulosa yasash qobiliyatiga ega. Bu maqolada neyrokompyuterlarning
asosiy tuzilishi, ishlash prinsiplari, va turli sohalardagi qo'llanilishini o'rganildi.
Shuningdek, neyrokompyuterlarning rasmlarni tanish, tabiiy tilni qayta ishlash,
o'yinlar va bashorat qilish kabi turli sohalardagi qo'llanilishi haqida ma'lumotlar
berildi.
Ushbu maqolada neyrokompyuterlar va ularning arxitekturasi haqida
tadqiqotchilar, muhandislar, va texnologiya sohasidagi mutaxassislar uchun
mo'ljallangan ma`lumotlar mavjud. Bu, shuningdek, sun'iy intellektning asosiy
tushunchalari va qo'llanilish sohalarini o'rganyotgan o`quvchilar, talabarga ham
foydalidir.
Библиографические ссылки
Foydalanilgan adabiyotlar;
1. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). "Deep Learning." MIT
Press. Bu kitob chuqur o'rganish (deep learning) va sun'iy neyron tarmoqlarining
asosiy tushunchalarini batafsil yoritadi.
2. Russell, S., & Norvig, P. (2016). "Artificial Intelligence: A Modern Approach."
Pearson. Sun'iy intellektning keng qamrovli asoslarini taqdim etuvchi, sohaning
eng mashhur darsliklaridan biri.
3. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). "Deep learning." Nature,
521(7553), 436-444. Chuqur o'rganish sohasidagi asosiy tadqiqotlardan biri, bu
soha qanday qilib kompyuterlar yordamida o'rganishni tubdan o'zgartirganini
tushuntiradi.
4. Bishop, C. M. (2006). "Pattern Recognition and Machine Learning." Springer.
Mashinani o'rganish algoritmlari va ularning qo'llanilishi haqida chuqur bilimlar
beruvchi asar.
5. Murphy, K. P. (2012). "Machine Learning: A Probabilistic Perspective." The
MIT Press. Mashinani o'rganishning ehtimoliy yondashuvlari va statistik
modellash haqida qo'llanma.
6. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). "The Elements of Statistical
Learning: Data Mining, Inference, and Prediction." Springer. Statistik
o'rganishning asosiy elementlari va ilmiy tadqiqotlar uchun muhim bir manba.
7. Schmidhuber, J. (2015). "Deep learning in neural networks: An overview."
Neural Networks, 61, 85-117. Sun'iy neyron tarmoqlari va chuqur o'rganishning
rivojlanish tarixi va asosiy yutuqlari haqida sharh.
8. Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). "Imagenet classification
with deep convolutional neural networks." Advances in neural information
processing systems. Convolutional neyron tarmoqlari yordamida tasvirni
sinflandirishda erishilgan yutuqlar.
9. Sutskever, I., Vinyals, O., & Le, Q. V. (2014). "Sequence to sequence learning
with neural networks." Advances in neural information processing systems.
Ketma-ket ma'lumotlarni o'rganishda neyron tarmoqlaridan foydalanish.
10. Silver, D., Huang, A., Maddison, C. J., Guez, A., Sifre, L., van den Driessche,
G., ... & Hassabis, D. (2016). "Mastering the game of Go with deep neural
networks and tree search." Nature, 529(7587), 484-489. Sun'iy intellektning
o'yinlardagi qo'llanilishi va muvaffaqiyatlari haqida tahlil.
11. Nurmamatovich, T. I. (2024, April). SUN'IY NEYRONNING MATEMATIK
MODELI HAMDA FAOLLASHTIRISH FUNKTSIYALARI. In " USA"
INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND PRACTICAL CONFERENCE
TOPICAL ISSUES OF SCIENCE (Vol. 17, No. 1).
12. Nurmamatovich, T. I. (2024, April). SUNIY NEYRON TORLARINI
ADAPTIV KUCHAYTIRISH USULI. In " USA" INTERNATIONAL
SCIENTIFIC AND PRACTICAL CONFERENCE TOPICAL ISSUES OF
SCIENCE (Vol. 17, No. 1).
13. Nurmamatovich, T. I. (2024). XEBB O’QITISH QOIDASI. " GERMANY"
MODERN SCIENTIFIC RESEARCH: ACHIEVEMENTS, INNOVATIONS
AND DEVELOPMENT PROSPECTS, 17(1).
14. Nurmamatovich, T. I., & Azizjon o’g, N. A. Z. (2024). Neural network
clustering methods. American Journal of Open University Education, 1(1), 16-
18.
15. Nurmamatovich, T. I., & Azizjon o’g, N. A. Z. (2024). The SQL server language
and its structure. American Journal of Open University Education, 1(1), 11-15.
16. Ortiqovich, Q. R., & Nurmamatovich, T. I. (2023). NEYRON TARMOQNI O
‘QITISH USULLARI VA ALGORITMLARI. Scientific Impulse, 1(10), 37-46.
17. Nurmamatovich, T. I., & Nabiyev, A. (2024). KUCHAYTIRISH USULLARI
VA FILTERLASH HISOBIDAN KUCHAYTIRISH. " RUSSIAN"
ИННОВАЦИОННЫЕ ПОДХОДЫ В СОВРЕМЕННОЙ НАУКЕ, 17(1).
18. Nurmamatovich, T. I., & Nabiyev, A. (2024). KUCHAYTIRISH USULLARI
VA FILTERLASH HISOBIDAN KUCHAYTIRISH. " RUSSIAN"
ИННОВАЦИОННЫЕ ПОДХОДЫ В СОВРЕМЕННОЙ НАУКЕ, 17(1).
19. Tojimamatov, I., & Doniyorbek, A. (2023). KATTA HAJMLI
MA’LUMOTLAR AFZALLIKLARI VA
KAMCHILIKLARI. ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ
ИДЕИ В МИРЕ, 18(6), 66-70.
20. Raximov, Q. O., Tojimamatov, I. N., & Xo, H. R. O. G. L. (2023). SUNIY
NЕYRON TARMOQLARNI UMUMIY TASNIFI. Scientific progress, 4(5),
99-107.
