Статьи

KONVOLYUTSION NEYRON TARMOQLAR (CNN) VA QO‘LLANILISHI

Том 4 № 34 (2026): Наука и инновации 45-46

DOI: 10.5281/zenodo.20093739 2026-05-08 Статьи Open Access

Авторы

  • Abdukadirov Baxtiyor Abduvaxitovich Farg'ona davlat universiteti Axborot texnologiyalari kafedrasi dotsenti PhD
  • Raxmatjonova SHaxzodaxon Komiljon qizi FarDu Axborot tizimlari va texnologiyalari yo‘nalishi 2-bosqich talabasi

Аннотация

Ushbu maqolada konvolyutsion neyron tarmoqlar (CNN) ning nazariy asoslari, ishlash prinsiplari va amaliy qo‘llanilish sohalari tahlil qilinadi. CNN chuqur o‘rganish (deep learning) sohasining muhim yo‘nalishlaridan biri bo‘lib, ayniqsa tasvir va video ma’lumotlarni qayta ishlashda yuqori samaradorlikka ega. Maqolada CNN arxitekturasi, asosiy qatlamlari va ularning vazifalari yoritilgan. Shuningdek, ushbu texnologiyaning turli sohalardagi qo‘llanilishi va mavjud muammolari ham ko‘rib chiqilgan.

Ключевые слова:

Библиографические ссылки

Goodfellow, I. (2016). Deep Learning.

LeCun, Y. (1998). Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition.

Krizhevsky, A. (2012). ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks.

Russell, S., Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach.

Загрузки

Опубликован

2026-05-08

Выпуск

Раздел

Статьи

Как цитировать

Abdukadirov, B., & Raxmatjonova , S. (2026). KONVOLYUTSION NEYRON TARMOQLAR (CNN) VA QO‘LLANILISHI. Наука и инновации, 4(34), 45-46. https://doi.org/10.5281/zenodo.20093739
Innovative Academy RSC
Article metrics Views and PDF downloads
14 Views
0 Downloads