KO‘P KANALLI VAZNLI BIRLASHGAN TO‘G‘RI TARQALUVCHI NEYRON TARMOQ ASOSIDA TASVIRLARNI TASNIFLASH MODELI
Abstract
Mavzuning dolzarbligi. Zamonaviy texnologiyalar rivojlanishi bilan sun’iy
intellekt va chuqur o’rganish tizimlaridan keng foydalanilmoqda. Tasvirlarni tasniflash
va obyektlarni aniqlash masalalari sun’iy intellekt sohasining eng muhim
yo’nalishlaridan biri hisoblanadi. Ayniqsa xavfsizlik tizimlari, transport boshqaruvi,
tibbiyot va sanoat sohalarida neyron tarmoqlari asosida tasvirlarni avtomatik qayta
ishlash ehtiyoji ortib bormoqda.
References
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR
1. Xinton, G.E.: Chuqur o’rganish tarmoqlari. Scholarpedia 4(5), 5947 (2009)
2. Salahutdinov, R., Hinton, G.E.: Chuqur boltzman mashinalari. Artif. Intell. Stat.
5(2), 448–455 (2009)
3. Krizhevskiy, A., Sutskever, I., Hinton, G.E.: chuqur konvolyutsiya bilan Imagenet
tasnifi neyron tarmoqlari. Adv. Nerv. Inf. Jarayon. Sist. 60(6), 84–90 (2017)
4. Ptucha, R., Petroski, S.F., Pillai, S., va boshqalar: to’liq foydalanish orqali aqlli
belgilarni aniqlash konvolyutsion neyron tarmoqlari. Shaklni tan olish. 88, 604–613
(2019)
5. Lauder, J.M.: Neyrotransmitterlar o’sishni tartibga soluvchi signallar sifatida:
retseptorlarning roli va ikkinchi xabarchilar. Neurosci tendentsiyalari. 16(6), 233–
240 (1993)
6. Madrahimov, S., Ro’zixo’jaeva, G.A., Maxarov, K.T.: Loyqa xulosani qurish,
tibbiy diagnostika muammolari qoidalari. J. Fizika. Konf. Ser. 2032, 012032
(2021). https://doi.org/10.1088/1742-6596/2032/1/012032
7. Madrahimov, S., Maxarov, K., Lolaev, M.: Ma'lumotlarni kiritishda oldindan qayta
ishlash. AIP Conf. Proc. 2365, 030003 (2021 yil).
