REKURRENT NEYRON TARMOQLAR (RNN) VA QOʻLLANILISHI
Ключевые слова:
RNN, sunʼiy intellekt, neyron tarmoqlar, LSTM, chuqur taʼlim, tabiiy tilni qayta ishlash.Аннотация
Ushbu maqolada sunʼiy intellektning eng jadal rivojlanayotgan yoʻnalishlaridan biri boʻlgan rekurrent neyron tarmoqlari (RNN), ularning arxitekturaviy tuzilishi va maʼlumotlarni qayta ishlashdagi oʻziga xos xususiyatlari tadqiq etiladi. Maqolada RNNning ketma-ketlikka asoslangan maʼlumotlar bilan ishlash imkoniyatlari hamda nutqni aniqlash, matn tarjimasi va bashorat qilish kabi sohalardagi samaradorligi tahlil qilinadi.
Библиографические ссылки
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Chuqur taʼlim (Deep Learning). MIT Press (Ingliz tilidan tarjima).
Gulyamov, S. S. va boshqalar. (2020). Raqamli iqtisodiyotda zamonaviy axborot-kommunikatsiya texnologiyalari. Toshkent.
Nazarov, A. X. (2021). Neyron tarmoqlari va ularni oʻqitish usullari: Oʻquv qoʻllanma. Toshkent: Fan va texnologiya.
Abduvorisov, A. A. (2022). Sunʼiy intellekt tizimlarida maʼlumotlarni ketma-ket qayta ishlash texnologiyalari. Oʻzbekiston axborot byulleteni.
Yusupov, Q. T. (2023). Tabiiy tillarni qayta ishlashda rekurrent neyron tarmoqlarining oʻrni. Ilmiy-texnik jurnal.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Как цитировать
