1. Sun’iy intelekt texnologiyalari

16.Gradient tushish.
Gradient tushish - bu mashinani o'rganish modellari va neyron tarmoqlarni o'rgatish uchun keng qo'llaniladigan optimallashtirish algoritmi. O'quv ma'lumotlari ushbu modellarni vaqt o'tishi bilan o'rganishga yordam beradi va gradient tushishi doirasidagi xarajat funksiyasi, ayniqsa, parametr yangilanishlarining har bir iteratsiyasi bilan uning aniqligini o'lchaydigan barometr vazifasini bajaradi. Funktsiya nolga yaqin yoki teng bo'lgunga qadar, model mumkin bo'lgan eng kichik xatolikni berish uchun o'z parametrlarini sozlashda davom etadi. Mashinani o'rganish modellari aniqlik uchun optimallashtirilgandan so'ng, ular sun'iy intellekt (AI) va kompyuter fanlari ilovalari uchun kuchli vosita bo'lishi mumkin.


19.Xatolik funksiyalari. O‘rtacha kvadratik xatolik funksiyasi.


27.Qat’iymas neyron to`rlar. Mamdani qat’iymas mantiqiy xulosasi.
Xulosa qilish jarayoni nuqtai nazaridan Fuzzy Inference Systems (FIS) ning ikkita asosiy turi mavjud:
Mamdani tipidagi [6] va SUGENO tipidagi [7].
Foydalanish nuqtai nazaridan, Mamdani FIS ko'proq qo'llaniladi, chunki u asosan oqilona ta'minlaydi
natijalar nisbatan sodda tuzilishga ega, shuningdek, intuitiv va talqin qilinadigan tabiati tufayli
qoidalar bazasi [8]. SUGENO FISdagi qoidalarning oqibatlari bu loyqa emas
talqin qilish qobiliyati yo'qoladi; ammo, chunki SUGENO FIS qoidalarining oqibatlari shunchalik ko'p bo'lishi mumkin
Kirish qiymatlari sifatida qoida bo'yicha parametrlar, bu dizayndagi ko'proq erkinlik darajalariga aylanadi
Mamdani FIS-ga qaraganda tizim dizayneriga dizaynda ko'proq moslashuvchanlikni ta'minlaydi
tizim [9]. Ammo shuni ta'kidlash kerakki, Mamdani FIS to'g'ridan-to'g'ri ikkalasi uchun ham ishlatilishi mumkin
MISO tizimlari (bir nechta kirish bitta chiqish), shuningdek MIMO tizimlari uchun (bir nechta kirish
bir nechta chiqish), SUGENO FIS esa faqat MISO tizimlarida ishlatilishi mumkin (biz quyida tushuntiramiz
bu masala).