1. Sun'iy intellektning asosiy tushuncha va ta'riflari, sun'iy intellekt sohasidagi tadqiqot yo'nalishlari, qanday tizimlar intellektual tizimlar toifasiga kiradi

21.Neyron tarmoqlarni o'rganishda vaznli koeffitsientlarni tuzatish, xatoliklarni qayta tarqalishi, yashirin qatlam xatolarini hisoblash.
Neyron tarmoqlarni o'rganish jarayonida vaznli koeffitsientlarni tuzatish, xatoliklarni qayta tarqalish, va yashirin qatlam xatolarini hisoblash, o'rganish jarayonining optimallashtirilishi va tarmoqni yaxshiroq ishlashiga olib keladi. Bu qisqa mazmunlar quyidagicha:

1. **Vaznli Koeffitsientlarni Tuzatish:**

- O'rganish jarayonida, tarmoq sinaptik og'irliklarni (weights) o'rganadi. Bu koeffitsientlar tarmoqning xususiyatlari (feature) bilan bog'liq bo'lib, ma'lumotlar tarmoqning faollashtirilishida o'zgaruvchaning hisoblanishiga olib keladi.
- Tarmoqning vaznli koeffitsientlari, ma'lumotlarni hosil qilingan chiqishga qanday ta'sir qilayotganini ko'rsatadi. Agar bir vaznli koeffitsient katta bo'lsa, u ma'lumotning tarmoqdagi ahamiyatini bildiradi.
- O'rganish jarayonida koeffitsientlarni tuzatish, tarmoqning chiqishlardan chiqqan yutuqlarni hisoblash va xatolar (xalqalar)ni kamaytirishda yordam bera olish uchun amaliyotda aniqlovchi bo'ladi.
- Vaznli koeffitsientlar, o'rganishning natijalarini optimallashtirishda ham muhimdir. O'rganishning har bir bosqichida koeffitsientlarni tekshirish va yangilash bu qo'shimcha tuzatish va o'rganishning natijalarini yaxshiroq qilish uchun muhimdir.

2. **Xatoliklarni Qayta Tarqalish:**

- Xatoliklar tarmoqni o'rganishda aniqlangan yutuq kattaligining bir qismini ifodalaydi. Xatoliklar o'rganish jarayonida yordam bermasligi uchun ularni qayta tekshirish va tuzatish kerak.
- Xatoliklarni qayta tarqalishda, gradientni orqali (gradient descent) yoki boshqa optimizatsiya algoritmalaridan foydalanish mumkin. Bu, tarmoqning o'rganish darajasini oshirish va xatolarini kamaytirishda yordam bera olish uchun muhimdir.
- Qayta o'rganish jarayonida, xatoliklar tarmoqda qayta ishlash uchun yordam bera olishda muhimdir. Xatoliklarni tuzatish, o'rganish jarayonini hamda natijani yaxshiroq qilishda yordam beradi.

3. **Yashirin Qatlam Xatolarini Hisoblash:**

- Yashirin qatlam xatolari, tarmoq o'rganish jarayonida xatoliklarni yaxshiroq tushuntirish uchun foydalaniladi. Ular, boshqalar qaragan tarmoqdan chiqqan natijalarni o'rganishda yordam bera olish uchun ishlatiladi.
- Yashirin qatlam xatolari, tarmoqda o'rganilgan ma'lumotlar asosida hosil bo'lgan chiqishlardagi o'zgarishlarning tarmoqni qanday ta'sir qilayotganini hisoblash uchun foydalaniladi.
- Yashirin qatlam xatolarini hisoblash, tarmoqning optimizatsiya qilinishini va o'rganish darajasini oshirishni tushunish uchun muhimdir.

Bu amaliyotlar, tarmoqni o'rganishni yaxshiroq tushuntirish, tarmoqning faollashtirilishini optimallashtirish, va qanday qilib natijani yaxshiroq qilishga yordam beradi.