NEYRON TARMOQLAR ASOSIDAGI SUN'IY INTELLEKTNING MATEMATIK MODELI
Keywords:
sun'iy intellekt, neyron tarmoq, matematik model, og'irliklar matritsasi, faollashtirish funksiyasi, gradient tushish, chuqur o'qitish, algoritmik barqarorlik, raqamli iqtisodiyot, model izohlanuvchanligi.Abstract
Maqolada neyron tarmoqlar asosidagi sun'iy intellekt tizimlarining matematik
modeli, uning nazariy asoslari, hisoblash mexanizmlari va amaliy qo'llanish
imkoniyatlari ahlil qilinadi. Neyron tarmoqlar bugungi raqamli iqtisodiyot,
avtomatlashtirilgan boshqaruv, tibbiy diagnostika, ta'lim texnologiyalari, transport
xavfsizligi hamda davlat xizmatlarini raqamlashtirish jarayonlarida muhim intellektual
vositaga aylanmoqda. Modelning markazida kiruvchi ma'lumotlar vektori, og'irliklar
matritsasi,
bias
koeffitsiyentlari,
faollashtirish
funksiyasi
minimallashtirishga qaratilgan optimallashtirish algoritmlari turadi.
References
1. Mirziyoyev Sh.M. Yangi O'zbekiston strategiyasi. - Toshkent: O'zbekiston, 2021.
2. O'zbekiston Respublikasi Prezidentining 2024-yil 14-oktabrdagi PQ-358-son
qarori. Sun'iy intellekt texnologiyalarini 2030-yilga qadar rivojlantirish
strategiyasini tasdiqlash to'g'risida.
3. O'zbekiston Respublikasi Prezidentining 2020-yil 5-oktabrdagi PF-6079-son
farmoni. Raqamli O'zbekiston - 2030 strategiyasini tasdiqlash to'g'risida.
4. O'zbekiston Respublikasining 2026-yil 21-yanvardagi O'RQ-1115-son Qonuni.
Sun'iy intellektni qo'llash sohasidagi munosabatlarni tartibga solish to'g'risida.
5. LeCun Y., Bengio Y., Hinton G. Deep learning. Nature, 2015, 521, 436-444.
6. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. Cambridge: MIT Press, 2016.
7. Vapnik V.N. The Nature of Statistical Learning Theory. New York: Springer, 1995.
8. Kolmogorov A.N. On the representation of continuous functions of several
variables by superpositions of continuous functions of one variable and addition.
Doklady Akademii Nauk SSSR, 1957.
9. Glushkov V.M. Introduction to Cybernetics. Moscow: Nauka, 1964.
10. Bishop C.M. Pattern Recognition and Machine Learning. New York: Springer,
2006.
11. Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4th ed. Pearson,
2021.
12. UNESCO. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. Paris:
UNESCO, 2021.
