SUN'IY INTELLEKT ASOSIDA MATEMATIK MODELLASHTIRISH: FORWARD PROPAGATION, LOSS FUNKSIYASI, BACKPROPAGATION VA GRADIENT DESCENT USULLARINING TO'LIQ TAHLILI
Annotatsiya
Sun’iy intellekt va chuqur o‘rganish sohasida neyron tarmoqlarning o‘qitilishi to‘rtta asosiy bosqichdan iborat: forward propagation (oldinga tarqalish), loss funksiyasini hisoblash, backpropagation (orqaga tarqalish) va gradient descent (gradient tushish) usuli. Ushbu maqolada neyron tarmoqlarning matematik asoslari, har bir bosqichning nazariy va amaliy jihatlari, formulalar va algoritmlar batafsil yoritiladi. Forward propagation jarayonida ma’lumotlarning kirish qatlamidan chiqish qatlamigacha harakatlanishi, loss funksiyasi orqali xatoliklarni baholash, backpropagation algoritmi yordamida gradientlarni hisoblash va gradient descent usuli bilan og‘irliklarni yangilash jarayonlari matematik formulalar bilan tasvirlangan. Maqolada shuningdek, turli aktivatsiya funksiyalari, loss funksiyalari va optimizatsiya usullarining taqqosiy tahlili berilgan.