Ko‘p qatlamli neyron tarmoqlarda gradient hisoblash mexanizmi: zanjir qoidasining nazariy va amaliy tahlili
DOI:
https://doi.org/10.5281/Ключевые слова:
ko‘p qatlamli neyron tarmoq, gradient, zanjir qoidasi, hosila, gradient tushish usuli, optimallashtirish, aktivatsiya funksiyasi, yo‘qotish funksiyasi, chuqur o‘rganishАннотация
Mazkur maqolada ko‘p qatlamli sun’iy neyron tarmoqlarda gradientni hisoblash mexanizmining nazariy
asoslari va amaliy qo‘llanilishi chuqur tahlil qilinadi. Neyron tarmoqlar murakkab kompozitsion funksiyalar tizimidan iborat
bo‘lib, ularni samarali o‘qitish jarayoni parametrlar bo‘yicha xatolik funksiyasining hosilalarini aniqlashga asoslanadi.
Ushbu jarayonda matematik analizning muhim vositasi hisoblangan zanjir qoidasining o‘rni alohida yoritiladi. Maqolada
ko‘p qatlamli arxitekturalarda aktivatsiya funksiyalari va yo‘qotish (loss) funksiyasining kompozitsiyasi sifatida shakllanadigan
umumiy model matematik jihatdan ifodalanadi hamda gradientni hisoblash bosqichlari formulalar asosida izohlanadi.
Backpropagation (orqaga tarqatish) algoritmining ishlash prinsipi, ya’ni xatolik signalining chiqish qatlamidan kirish
qatlamiga qarab bosqichma-bosqich uzatilishi jarayoni tahlil qilinadi. Og‘irliklar va siljish parametrlarining qisman hosilalari
qanday aniqlanishi, gradient tushish (gradient descent) usuli orqali ularni optimallashtirish mexanizmi batafsil ko‘rib
chiqiladi. Shuningdek, chuqur neyron tarmoqlarda gradientning so‘nishi va portlashi muammolari hamda ularning matematik
sabablari muhokama qilinadi. Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatadiki, zanjir qoidasiga asoslangan gradient hisoblash
mexanizmi neyron tarmoqlarni samarali va barqaror o‘qitishning asosiy matematik poydevorini tashkil etadi. Ushbu yondashuv
zamonaviy chuqur o‘rganish modellarining ishlash samaradorligini ta’minlovchi fundamental vosita hisoblanadi
Библиографические ссылки
1. Tojimamatov I.N., Surayyo T., Ulug‘bek qizi S. To‘g‘ri gradientli optimizatsiya algoritmi // Ta’lim innovatsiyasi va integratsiyasi.
– 2025. – 58(4). Ushbu maqolada gradient tushish algoritmi, uning matematik mohiyati va o‘qitish jarayonidagi
o‘rni batafsil tahlil qilingan.
2. Qodirov F.E., Safarova M.I. Sun’iy neyron tarmoqlar va ularning ishlash prinsiplari // Yosh olimlar ilmiy-amaliy konferensiya
materiallari. – 2025. Mazkur maqola neyron tarmoqlar tuzilishi, backpropagation va gradient tushish kabi
metodlarni o‘zbek tilida yoritadi.
3. NamDU Iqtidorli talabalar ilmiy axborotnomasi. Neyron tarmoqlarni o‘rganish, xatoliklarni teskari tarqatish va gradient
tushish bo‘yicha tushuntirishlar berilgan. – Namangan davlat universiteti nashri, 2025.
4. Narzullo M., Akbardjon M. Sun’iy neyron tarmoqlari va ularning asosiy turlari // Informatika va injeneriya texnologiyalari.
– 2023. Maqola neyron tarmoqlar strukturasini va o‘qitish jarayonlarini o‘zbek tilida sharhlaydi.
5. Bekmuratov Q.A. Sun’iy intellekt va neyron tarmoqlar. – Samarqand, 2021. Ushbu o‘quv qo‘llanmada optimizatsiya va
neyron tarmoqlar asoslari yoritilgan.
6. Sadullayeva S.H.A., Yusupov D.F., Yusupov F. Sun’iy intellekt va neyron tarmoqli texnologiyalar. – Urganch, 2021.
Ushbu o‘quv qo‘llanmada neyron tarmoqlar, gradient tushish va o‘qitish algoritmlari bayon etilgan.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 MAKTABGACHA VA MAKTAB TA’LIMI JURNALI
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
