NEYRO KOMPYUTERLAR
##semicolon##
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.##article.abstract##
Annotatsiya
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.
##submission.citations##
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. 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.
6. 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.
