Maqolalar

KONVOLYUTSION NEYRON TARMOQLAR (CNN) VA QO‘LLANILISHI

Jild 4 son 34 (2026): Ilm-fan va innovatsiya 45-46

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

Mualliflar

  • 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

Annotatsiya

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.

Kalit soʻzlar:

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.

Yuklab olishlar

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://doi.org/10.5281/zenodo.20093739
Innovative Academy RSC
Article metrics Views and PDF downloads
14 Views
0 Downloads