KONVOLYUTSION NEYRON TARMOQLAR (CNN) VA QO‘LLANILISHI

Авторы

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

Ключевые слова:

Konvolyutsion neyron tarmoq, CNN, Sun’iy intellekt, Deep learning, Tasvirni qayta ishlash, Filtr, Pooling.

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.

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://www.in-academy.uz/index.php/SI/article/view/40282
Innovative Academy RSC
Article metrics Views and PDF downloads
7 Views
0 Downloads