BIR QATLAMLI NEYRON TO’RLARI VA ULARNI YARATISH USULLARI
Keywords:
Bir qatlamli sun’iy neyronlar (Spiking Neural Networks), biologik neyronlar va sinapslar, spike encoding (spiklar kodlashi), spiking activity (spiklash faoliyati), spike train processing (spiklar to’plamini tahlil qilish), STDP (Spike-Time Dependent Plasticity), LIF (Leaky Integrate-and-Fire) modeli, training algorithms (o’rganish algoritmlari), sinapslar va sinapslarning o’zgaruvchilari.Abstract
Maqola bir qatlamli neyron to’rlari (BIR QATLAMLI SUN’IY NEYRON TO’RLARI)ni tushuntiradi va ularni yaratishda qo’llaniladigan muhim usullarni ta’riflaydi.
Bir qatlamli neyron to’ri tushunchasi: Bu qisimda bir qatlamli sun’iy neyron to’rlari haqida umumiy ma’lumotlar beriladi, masalan, uni o’rganishda qanday algoritmlar va umumiy ish prinsiplari.
Bir qatlamli neyron to’rlarining yaratish usullari:
- Perseptron: Perseptron algoritmi va undan foydalanish prinsiplari ta’riflanadi.
- ADAline (Adaptive Linear Neuron): ADAline algoritmi haqida ma’lumot beriladi va undan foydalanishning asosiy qoidalari ta’riflanadi.
Xususiy maslahatchilar (Feature Maps): Bir qatlamli neyron to’rlarini yaratish uchun xususiy maslahatchilar haqida ma’lumot beriladi.
References
Devid J. Livingstonning “Sun’iy neyron tarmoqlari: usullar va ilovalar”.
Ian Gudfellow, Yoshua Bengio va Aaron Courville tomonidan “Chuqur o’rganish”.
Loren Fausetning “Neyron tarmoqlar asoslari: arxitekturalar, algoritmlar va ilovalar”.
Martin T.Xeygan, Xovard B.Demut va Mark X.Bil tomonidan “Neyron tarmoq dizayni”.
Saymon Haykinning “Neyron tarmoqlari: keng qamrovli asos”.
Tojimamatov, I. N., Olimov, A. F., Khaydarova, O. T., & Tojiboyev, M. M. (2023). CREATING A DATA SCIENCE ROADMAP AND ANALYSIS. PEDAGOGICAL SCIENCES AND TEACHING METHODS, 2(23), 242-250.
Тожимаматов, И. Н. (2023). ЗАДАЧИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ. PEDAGOG, 6(4), 514-516.
Mamasidiqova, I., Husanova, O., Madaminova, A., & Tojimamatov, I. (2023). Data Mining Texnalogiyalari Metodlari Va Bosqichlari Hamda Data Science Jarayonlar. Центральноазиатский журнал образования и инноваций, 2(3 Part 2), 18-21.
Tojimamatov, I. N., Olimov, A. F., Khaydarova, O. T., & Tojiboyev, M. M. (2023). CREATING A DATA SCIENCE ROADMAP AND ANALYSIS. PEDAGOGICAL SCIENCES AND TEACHING METHODS, 2(23), 242-250.
Tojimamatov, I. N., Topvoldiyeva, H., Karimova, N., & Inomova, G. (2023). GRAFIK MA’LUMOTLAR BAZASI. Евразийский журнал технологий и инноваций, 1(4), 75-84.
6.Ne’matillayev, A. H., Abduqahhorov, I. I., & Tojimamatov, I. (2023). BIG DATA TEXNOLOGIYALARI VA UNING MUAMMOLARI. ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ, 19(1), 61-64.
Tojimamatov, I., Usmonova, S., Muhammadmusayeva, M., & Xoldarova, S. (2023). DATA MINING MASALALARI VA ULARNING YECHIMLARI. “TRENDS OF MODERN SCIENCE AND PRACTICE”, 1(2), 60-63.
Nurmamatovich, T. I., & Azizjon o’g, N. A. Z. (2024). The SQL server language and its structure. American Journal of Open University Education, 1(1), 11-15.
Tojiddinov, A., Gulsumoy, N., Muntazam, H., & Tojimamatov, I. (2023). BIG DATA. Journal of Integrated Education and Research, 2(3), 35-42.
Tojimamatov, I. N., Asilbek, S., Abdumajid, S., & Mohidil, S. (2023, March). KATTA HAJMDAGI MA’LUMOTLARDA HADOOP ARXITEKTURASI. In INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND PRACTICAL CONFERENCE" THE TIME OF SCIENTIFIC PROGRESS" (Vol. 2, No. 4, pp. 78-88).
Xakimjonov, O. U., Muhammadjonova, S. I., & Tojimamatov, I. N. (2023). MA’LUMOTLARNI INTELEKTUAL TAHLIL QILISHDA DATA MINING QO’LLASH. Scientific progress, 4(3), 132-137.
Isroil, T. (2023). NOSQL MA’LUMOTLAR BAZASI: TANQIDIY TAHLIL VA TAQQOSLASH. IJODKOR O’QITUVCHI, 3(28), 134-146.
