CHIQISH QATLAMI VAZNLARNI SOZLASH

YOSH OLIMLAR ILMIY-AMALIY KONFERENSIYASI in-academy.uz/index.php/yo 426 CHIQISH QATLAMI VAZNLARNI SOZLASH Tojimamatov Isroil Nurmamatovich Fargʻona davlat universiteti Amaliy matematika va informatika kafedrasi katta oʻqituvchisi E-mail: [email protected] Botirova Maftuna Alisher qizi Fargʻona davlat universiteti Amaliy matematika yoʻnalishi 3-bosqich 23.07-guruh talabasi E-mail: [email protected] https://doi.org/10.5281/zenodo.18029841 Annotatsiya: Sunʼiy intellekt tizimlarida chiqish qatlami neyron tarmoqning yakuniy natijasini shakllantiruvchi asosiy boʻgʻin hisoblanadi. Chiqish qatlami vaznlarini notoʻgʻri sozlash model bashoratlarida sezilarli xatoliklarga olib kelishi mumkin. Ushbu tezisda chiqish qatlami vaznlarini sozlash bilan bogʻliq muammolar yoritilib, ularni bartaraf etishga qaratilgan optimallashtirish yondashuvlari bayon etiladi. Vaznlarni samarali yangilash tamoyillari model aniqligi, barqarorligi va umumlashtirish qobiliyatiga taʼsiri nuqtayi nazaridan asoslanadi. Keltirilgan yechimlar sunʼiy intellekt tizimlarining amaliy samaradorligini oshirishga xizmat qiladi. Kalit soʻzlar: sunʼiy intellekt, neyron tarmoq, chiqish qatlami, vaznlarni sozlash, optimallashtirish, gradient tushishi, bashorat aniqligi Kirish Sunʼiy intellekt tizimlarida neyron tarmoqlar asosiy hisoblash mexanizmi sifatida xizmat qiladi va ushbu tarmoqlarning chiqish qatlami yakuniy natijani shakllantiruvchi eng muhim boʻgʻin hisoblanadi. Chiqish qatlami orqali model oʻrganilgan ichki tasvirlarni aniq sonli yoki sinfga mansub qiymatlarga aylantiradi. Aynan shu bosqichda vaznlarning notoʻgʻri sozlanishi butun model faoliyatiga salbiy taʼsir koʻrsatadi, chunki chiqishdagi kichik ogʻish ham umumiy bashorat xatosining keskin ortishiga olib kelishi mumkin. Amaliy masalalarda, xususan tasniflash, regressiya va qaror qabul qilish tizimlarida chiqish qatlami vaznlari model aniqligining hal qiluvchi omiliga aylanadi. Zamonaviy sunʼiy intellekt modellarida maʼlumotlar hajmining ortib borishi va ularning murakkablashuvi vaznlarni sozlash jarayonini yanada qiyinlashtirmoqda. Chiqish qatlami koʻpincha yuqori oʻlchamli yashirin qatlamlardan kelayotgan signallarni qabul qiladi va ularni birlashtiradi. Agar vaznlar optimal tanlanmasa, model notoʻgʻri qarorlar qabul qiladi, oʻrganish jarayoni sekinlashadi yoki umuman barqaror holatga yetib bormaydi. Shu sababli chiqish qatlami vaznlarini samarali sozlash masalasi nafaqat texnik jihatdan, balki amaliy qoʻllanilish nuqtayi nazaridan ham dolzarb muammo sifatida namoyon boʻladi. Chiqish qatlami vaznlarini sozlash jarayoni neyron tarmoqning matematik modeliga, tanlangan aktivatsiya funksiyasiga va yoʻqotish funksiyasiga bevosita bogʻliq boʻladi. Chiqish qatlamida sigmoid, softmax yoki chiziqli aktivatsiya funksiyalaridan foydalanilishi vaznlarning qanday yangilanishiga sezilarli taʼsir koʻrsatadi. Yoʻqotish funksiyasi esa chiqish natijalari bilan haqiqiy qiymatlar oʻrtasidagi farqni aniqlab beradi va aynan shu farq asosida vaznlar yangilanadi. Nazariy jihatdan bu jarayon gradient tushishi algoritmi orqali amalga oshiriladi, biroq amaliy sharoitda bir qator muammolar yuzaga keladi. YOSH OLIMLAR ILMIY-AMALIY KONFERENSIYASI in-academy.uz/index.php/yo 427 Oʻrganish tezligining notoʻgʻri tanlanishi chiqish qatlami vaznlarining haddan tashqari katta yoki juda kichik qadamlar bilan yangilanishiga sabab boʻladi. Bu holat modelning optimal yechimga yetib borishini qiyinlashtiradi va lokal minimum muammosini keltirib chiqaradi. Bundan tashqari, maʼlumotlar toʻplamining nomutanosibligi, shovqinli kirish signallari va notoʻgʻri normallashtirish chiqish qatlami vaznlarining barqarorligini pasaytiradi. Natijada model umumlashtirish qobiliyatini yoʻqotadi va yangi maʼlumotlar uchun ishonchsiz natijalar beradi. Shu jihatlar chiqish qatlami vaznlarini sozlash masalasini chuqur nazariy tahlil va puxta yondashuvni talab qiladigan murakkab muammo sifatida koʻrsatadi. Chiqish qatlami vaznlarini samarali sozlash uchun optimallashtirish jarayoniga moslashuvchan va barqaror yondashuvlarni joriy etish muhim ahamiyatga ega. Bunday yondashuvlar vaznlarni faqat oddiy gradient tushishi orqali emas, balki adaptiv mexanizmlar yordamida yangilashni nazarda tutadi. Oʻrganish tezligini avtomatik moslashtirishga asoslangan optimizatorlar chiqish qatlami vaznlarining haddan tashqari keskin oʻzgarishini oldini oladi va oʻrganish jarayonini silliq holatda olib boradi. Bu esa modelning tezroq konvergentsiyaga erishishini taʼminlaydi. Shuningdek, chiqish qatlami uchun mos yoʻqotish funksiyasini tanlash vaznlarni optimallashtirishda muhim rol oʻynaydi. Masalan, tasniflash masalalarida ehtimollik taqsimotiga asoslangan funksiyalar chiqish natijalarini aniqroq baholash imkonini beradi. Vaznlarni muntazamlashtirish usullari esa ortiqcha moslashuv holatlarini kamaytirib, modelning barqarorligini oshiradi. Ushbu tamoyillar asosida sozlangan chiqish qatlami vaznlari xato signalini toʻgʻri baholab, uni orqaga uzatish jarayonini samarali tashkil etadi va natijada sunʼiy intellekt tizimining umumiy aniqligi sezilarli darajada yaxshilanadi. Chiqish qatlami vaznlarini toʻgʻri va izchil sozlash sunʼiy intellekt modellarining amaliy samaradorligini sezilarli darajada oshiradi. Amaliy sharoitda optimallashtirilgan vaznlar chiqish signallarining barqaror shakllanishini taʼminlaydi, bu esa model tomonidan hosil qilinayotgan natijalarning izchilligini kuchaytiradi. Xususan, tasniflash masalalarida chiqish qatlami vaznlarining aniq sozlanishi sinflar oʻrtasidagi chegaralarni ravshan ajratishga yordam beradi, regressiya masalalarida esa bashorat qilingan qiymatlarning haqiqiy natijalarga yaqinlashishini taʼminlaydi. Bunday yondashuv modelning faqat oʻrgatilgan maʼlumotlarga emas, balki yangi va ilgari uchramagan maʼlumotlarga nisbatan ham ishonchli ishlashiga imkon yaratadi. Amaliy natijalarda vaznlarni optimallashtirish oʻrganish jarayonining tezlashuviga olib keladi, chunki chiqish qatlamida xato signali aniqroq baholanadi va orqaga uzatish jarayoni samaraliroq amalga oshiriladi. Bu holat haddan tashqari moslashuv xavfini kamaytirib, modelning umumlashtirish qobiliyatini mustahkamlaydi. Natijada sunʼiy intellekt tizimlari real muammolarni hal qilishda barqaror, moslashuvchan va yuqori aniqlikka ega boʻlgan vosita sifatida namoyon boʻladi. Xulosa Chiqish qatlami vaznlarini sozlash sunʼiy intellekt asosida qurilgan modellar sifatini belgilovchi muhim jarayonlardan biri hisoblanadi. Ushbu qatlamda vaznlarning qanday yangilanishi modelning yakuniy natijalariga bevosita taʼsir koʻrsatadi va notoʻgʻri sozlash holatlari umumiy tizim samaradorligini pasaytirishi mumkin. Nazariy va amaliy tahlillar shuni koʻrsatadiki, vaznlarni optimallashtirishga puxta yondashuv modelning aniqligini oshirish bilan birga, oʻrganish jarayonini barqaror va izchil holga keltiradi. YOSH OLIMLAR ILMIY-AMALIY KONFERENSIYASI in-academy.uz/index.php/yo 428 Moslashuvchan optimallashtirish usullaridan foydalanish chiqish qatlami vaznlarining keskin oʻzgarishlarini cheklab, modelni optimal yechim tomon yoʻnaltiradi. Bu esa sunʼiy intellekt tizimlarining real muhitda qoʻllanishini kengaytirib, murakkab masalalarni hal etishda yuqori ishonchlilikni taʼminlaydi. Natijada chiqish qatlami vaznlarini toʻgʻri sozlash sunʼiy intellekt modellarining barqarorligi, aniqligi va amaliy qiymatini oshiruvchi asosiy omil sifatida qaraladi. Adabiyotlar, References, Литературы: 1. Хайкин С.Нейронные сети: полный курс. – 2-е изд. – М.: Вильямс, 2006. – 1104 с. 2. Гудфеллоу И., Бенджио Й., Курвилль А.Глубинное обучение. – М.: ДМК Пресс, 2018. – 652 с. 3. Румельхарт Д., Хинтон Д., Уильямс Р.Обучение внутренних представлений методом распространения ошибки //Параллельная распределённая обработка. – М.: Мир, 1986. – С. 318–362. 4. Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. – New York: Springer, 2006. – 738 p. 5. Haykin S. Neural Networks and Learning Machines. – 3rd ed. – New Jersey: Prentice Hall, 2009. – 906 p. 6. Nielsen M. A. Neural Networks and Deep Learning. – USA, 2015. – 215 p. 7. LeCun Y., Bengio Y., Hinton G. Deep Learning //Nature. – 2015. – Vol. 521. – P. 436–444.