32

Ushbu maqolada neyron tarmog‘i texnologiyalari va ularning foydalanish usullari haqida ko‘proq ma’lumot berilgan. Mualliflar algoritmlarni oshirish, genetik algoritmlardan foydalanish, minimal qoplamali daraxtalar va klasterlash algoritmlari haqida muhim ma’lumotlar ko‘rsatadilar. Elektron hujjat oqimini tasniflashda neyron tarmoqlaridan foydalanish vositalarini ishlab chiquvchilarni ko‘proq jalb qiladi. Neyron tarmog‘i matematik modellari va ularning ishlovchi prinsiplari to‘g‘ri ko‘rsatilgan. Ayniqsa, neyron tarmog‘ining kiritish va chiqish mexanikasi bo‘yicha formulalar va funksiyalar tasvirlangan. Ushbu ma’lumotlar neyron tarmoq texnologiyalarini o‘rganish va tadqiq qilish uchun foydali bo‘lishi mumkin

  • O'qishlar soni 32
  • Nashr sanasi 01-06-2024
  • Asosiy tilO'zbek
  • Sahifalar7-10
Ўзбек

Ushbu maqolada neyron tarmog‘i texnologiyalari va ularning foydalanish usullari haqida ko‘proq ma’lumot berilgan. Mualliflar algoritmlarni oshirish, genetik algoritmlardan foydalanish, minimal qoplamali daraxtalar va klasterlash algoritmlari haqida muhim ma’lumotlar ko‘rsatadilar. Elektron hujjat oqimini tasniflashda neyron tarmoqlaridan foydalanish vositalarini ishlab chiquvchilarni ko‘proq jalb qiladi. Neyron tarmog‘i matematik modellari va ularning ishlovchi prinsiplari to‘g‘ri ko‘rsatilgan. Ayniqsa, neyron tarmog‘ining kiritish va chiqish mexanikasi bo‘yicha formulalar va funksiyalar tasvirlangan. Ushbu ma’lumotlar neyron tarmoq texnologiyalarini o‘rganish va tadqiq qilish uchun foydali bo‘lishi mumkin

English

This article provides more information about neural network technologies and how they are used. The authors provide important information on boosting algorithms, using genetic algorithms, minimum spanning trees, and clustering algorithms. The use of neural networks in the classification of electronic document flow attracts more developers of tools. Neural network mathematical models and their working principles are correctly shown. In particular, the formulas and functions of the input and output mechanics of the neural network are described. This information can be useful for learning and researching neural network technologies.

Muallifning F.I.Sh. Lavozimi Tashkilot nomi
1 Khonarbaev D.K. Assistent-o'qituvchi, Muxammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti Nukus filiali
Havola nomi
1 1.Abduqodirov, A., & Umurzakova, D. (2018). SUN’IY NЕYRON TARMOQLARI YORDAMIDA NUTQNI TANISH MASALALARINI TADQIQ ETISH. ScientificjournaloftheFerganaStateUniversity, (4), 12.VAZIRLIGI, O‘. R. I. I., KARIMOV, I., & TURGUNOV, N. (2016). AXBOROT XAVFSIZLIGI ASOSLARI. Jololov, A. J., Samijonov, A. N., Samijonov, B. N., Yo‘ldosheva, A. E., & Ibodillayev, A. X. (2022). Sensitive system on the basis of neuran networks.Проблемывычислительнойиприкладнойматематики, (S2), 46-543.Turgunbayev, R. (2021). Mashina o‘rganishi va uni akademik maqolalardan metama’lumotlarni avtomatik ekstraksiya qilishda ahamiyati. Science and Education,2(11), 302-316.4.Turayeva, G. (2021). Neyrotarmoqlargaasoslangan mashina ta’limi. ЦЕНТР НАУЧНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ (buxdu. uz),2(2).5.Xalilov, D. (2022). SUN’IY INTЕLLЕKT VA RADIAL NЕYRON TARMOQLARNING MATЕMATIK ASOSLARI.Science and innovation,1(A6), 664-671.
Kutilmoqda