[1]. Ocr tizimlari haqida gapirib bering?

 
[63]. Sun'iy neyron tarmoqlarning nazariy asoslari tarixi 
Sun’iy neyron tarmoqlarning (ANN) nazariy asoslari 1940-yillarga borib 
taqaladigan uzoq va boy tarixga ega. ANN kontseptsiyasi ma'lumotni 
uzatuvchi va qayta ishlaydigan o'zaro bog'langan neyronlar tarmog'i bilan 
inson miyasining ishlashidan ilhomlangan. ANNning nazariy asoslari 
tarixidagi asosiy bosqichlarning qisqacha ko'rinishi: 1940-yillar: Uorren 
Makkaloch va Uolter Pitts neyron tarmoqning birinchi matematik 
modelini taklif qilishdi, ular buni chegara mantiq birligi (TLU) deb 
atashgan. TLU modeli mantiqiy amallarni bajara oladigan neyronning 
oddiy matematik tasviri edi. 1950-yillar: Donald Xebb Hebbian qoidasini 
taklif qildi, ya'ni o'rganish qoidasi bo'lib, bir-biriga yonayotgan neyronlar 
bir-biriga bog'lanishini bildiradi. Ushbu tamoyil bugungi kunda ham ANN 
uchun ko'plab o'rganish algoritmlarida qo'llaniladi. 1960-yillar: Frank 
Rosenblatt naqshlarni tasniflash uchun o'qitilishi mumkin bo'lgan bir 
qatlamli oldinga uzatiladigan neyron tarmog'i perceptronni taklif qildi. 
Perseptron algoritmi ANN uchun birinchi oʻrganish algoritmi boʻlib, 
murakkabroq tarmoqlarni rivojlantirish uchun asos boʻldi. 1970-yillar: 
Orqa tarqalish algoritmi Pol Verbos tomonidan taqdim etilgan boʻlib, u 
koʻp qatlamli oldinga uzatiladigan neyron tarmoqlariga misollardan 
oʻrganish imkonini beruvchi nazorat ostidagi oʻrganish algoritmidir. . 
Ushbu algoritm bugungi kunda ham chuqur neyron tarmoqlarni o'qitishda 
keng qo'llaniladi. 1980-yillar: Hopfield tarmog'ining rivojlanishi, 
naqshlarni saqlash va ularni keyinchalik olish uchun ishlatilishi mumkin 
bo'lgan takrorlanuvchi neyron tarmoq. Tasvirlardagi naqshlarni tanib 
olishda ayniqsa yaxshi bo'lgan neyron tarmoq turi bo'lgan Yann LeKun. 
2000-yillar: Recurrent Neural Networks (RNN) ning rivojlanishi. vaqt 
seriyasi, nutq va matn. 2010-yillar: Ian Gudfellow tomonidan Generative 
Adversarial Networks (GANs) ning rivojlanishi, ular o'rganilgan 
ma'lumotlarga o'xshash yangi ma'lumotlarni yaratishi mumkin bo'lgan 
neyron tarmoqlardir. Hozirgi vaqtda ANN tasvirlarni qayta ishlash, tabiiy 
tilni qayta ishlash, nutqni aniqlash, o'zini o'zi boshqaradigan avtomobillar 
va boshqa ko'plab sohalarda keng qo'llaniladi. Xulosa qilib aytganda, 
sun'iy neyron tarmoqlarning (ANN) nazariy asoslari 1940-yillarga borib 
taqaladigan uzoq va boy tarixga ega. ANN kontseptsiyasi ma'lumotni 
uzatuvchi va qayta ishlaydigan o'zaro bog'langan neyronlar tarmog'i bilan 
inson miyasining ishlashidan ilhomlangan. Yillar davomida chegaraviy 
mantiqiy birlik (TLU) modeli, Hebbian qoidasi, perseptron, orqaga 
tarqalish algoritmi, Xopfild tarmog'i, konvolyutsion neyron tarmoqlari 
(CNN), takroriy neyron tarmoqlari (RNN) va generativ raqib tarmoqlari 
kabi ko'plab muhim bosqichlarga erishildi. (GANlar). Hozirgi vaqtda ANN 
tasvirlarni qayta ishlash, tabiiy tilni qayta ishlash, nutqni aniqlash, o'zini 
o'zi boshqaradigan avtomobillar va boshqa ko'plab sohalarda keng 
qo'llaniladi.