PERSEPTRONNI O‘RGATISH ALGORITMI

Аннотация:

Ushbu tezisda sun’iy neyron tarmoqlarining eng dastlabki modeli — perseptron va uning o‘qitish algoritmi nazariy va amaliy jihatlari bilan tahlil qilinadi. Ishda perseptronning matematik modeli, aktivatsiya funktsiyasi, bias tushunchasi va vaznlarni yangilash qoidalari bosqichma-bosqich tushuntiriladi. Shuningdek, xatolik (error) formulasi va o‘qitish tezligi (learning rate) roliga alohida e’tibor qaratiladi. Tezisda shuningdek, AND mantiqiy funksiyasi uchun namunaviy hisob-kitob misoli keltirilib, perseptron algoritmining chiziqli ajratiladigan ma’lumotlar to‘plamlarida qanday konvergensiyaga erishishi amalda ko‘rsatiladi. Ish davomida qo‘llangan formulalar chuqur tahlil qilinib, ularning fizik-ma’no, o‘zaro bog‘liqligi va algoritm jarayoniga ta’siri izohlanadi.