KONVOLYUTSION NEYRON TARMOQLAR (CNN) VA QO‘LLANILISHI

Mualliflar

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

;

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

Abstrak

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.

Iqtiboslar

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.

##submission.downloads##

Nashr qilingan

2026-05-08

Iqtibos keltirish tartibi

Abdukadirov, B., & Raxmatjonova , S. (2026). KONVOLYUTSION NEYRON TARMOQLAR (CNN) VA QO‘LLANILISHI. Ilm-Fan Va Innovatsiya, 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