logo
calendar3 январ 2024
view1
Asosiy til:O'zbek

TYURING MASHINASI VA SUN’IY NEYRON TO‘RLARI

Fan yo'nalishi:
pdf

file.pdf

PDF

MAQOLA ANNOTATSIYASI

quote
Sun’iy intellektning asosiy maqsadlaridan biri – bu inson miyasiga taqlid qilish asosida hisoblash mashinalarida bajarilishi mumkin bo‘lgan o‘qitish algoritmlarini loyihalashdir. Ushbu maqolada Tyuring mashinasi muammolarini sun’iy intellekt algoritmlari yordamida hal qilish usullari tajribalar asosida ko‘rib chiqilgan. Maqolada, shuningdek, ushbu yo‘nalishdagi tadqiqotlarni har tomonlama o‘rganish natijalariga asoslangan NTM usulining tanqidiy tushunchalari keltirilgan. Xotira ma’lumotlari bilan ishlash va muammolarni hal qilish uchun HTM usulini qo‘llashning eksperimental natijalari taqdim etilgan. Maqolada ushbu sohadagi ilmiy munozaralar va kelajakdagi muammolarni hal qilish yo‘llari yoritilgan.

MUALIFLAR

Teglar

# искусственный интеллект# simulation# Машинное обучение# Machine Learning# sun’iy intellekt# artificial intelligence# глубокое обучение# simulyatsiya# Tyuring mashinasi# takrorlanuvchi neyron tarmoq# chuqur o‘qitish# mashinali o‘qitish# kuchaytirilgan o‘qitish# orqaga tarqalish# симуляция# машина Тьюринга# рекуррентная нейронная сеть# усиленное обучение# обратное распространение# Tyuringmachine# Recurrent neural network# Deep learning# reinforced learning# backpropagation

Maqolani baholang

0

0 ta

Maqola idintifikatorlari

Foydalanilgan adabiyotlar

Ergashev, S. (2023). Simulyatorlarda oqitish imkoniyatlarining samaradorligini baholash [Evaluating the effectiveness of teaching opportunities in simulators].

Graves, A., Wayne, G., & Danihelka, I. (2014). Neural Tyuringmachines. Retrieved from https:// arxiv.org/abs/1410.5401

Heaton, J. (2015). Artificial intelligence for humans: deep learning and neural networks (3 ed.). (S. Valley, Ed.) Createspace Independent Publishing Platform.

Sak, H., Senior, A., & Beaufays, F. (2014). Long short-term memory recurrent neural network architectures for large scale acoustic modeling. (H. Sak, A. Senior, & F. Beaufays, Eds.) Singapore: INTERSPEECH - International Speech Communication Association.

Scheutz, M. (n.d.). Computationalism: New Directions. (M. Scheutz, Ed.) Cambridge, MA: MIT Press.

Siegelmann, H., & Sontag, E. (1991). Tyuringcomputability with neural nets. Appl Math Lett., 4(6), 77-80. doi:10.1016/0893-9659(91)90080-F

Zaremba, W., & Sutskever, I. (2015). Reinforcement learning neural Tyuringmachines.

public

SLIB.uz — O'zbekiston ilmiy jurnallari va maqolalar yagona tizimda ilmiy nashirlarni bir joyda ko'rish, izlash va ulardan foydalanish imkonini beruvchi zamonaviy platforma.

Ijtimoiy tarmoqlarda
instagramtelegramyoutubefacebook

Bog'lanish uchun

Manzil:Chilonzor tumani Qatortol ko'chasi 60B

Tel:+998(55)511-44-00

Savol-javob va takliflar uchun

© 2026 Barcha huquqlar himoyalangan.