Sun’iy Neyron Tarmoq asosida dukkakli ekinlarni tasniflash

Authors

  • Tilavov Yusuf Muhammad Al-Xorazmiy nomidagi Toshkent Axborot Texnologiyalari Universisteti “Kompyuter ilmlari va Dasturlash texnologiyalari”, 303-23 guruh talabasi.
  • Nishanov Ahram Muhammad Al-Xorazmiy nomidagi Toshkent Axborot Texnologiyalari Universisteti Tizimli va Amaliy Dasturlashtirish kafedrsi professori, t.f.d.

Abstract

Ushbu maqolada Sun’iy Neyron Tarmoq (ANN) yordamida dron orqali olingan spektoral va tekstura ma'lumotlari asosida uch turdagi loviyalis o’simliklarni (oq yonbosh, qizil yonbosh, ildiz loviya) tasniflash tadqiq qilindi. Uch qatlamli ANN arxitekturasi ReLU va Softmax aktivatsiya funksiyalari bilan toʻrtta yoshi rejimi asosida o‘qitilib, Adam optimallashtiruvchisi va kategoriyali kross-entropiya yo‘qotish funksiyasi ishlatildi. Trening va validatsiya noaniqlik va aniqlik grafigi (1–2-rasmlar) ko‘rsatilgan.

References

1. Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., & Williams, R. J. (1986). Learning representations by back-propagating errors. Nature, 323, 533–536.

2. Kingma, D. P., & Ba, J. (2014). Adam: A method for stochastic optimization. arXiv:1412.6980.

3. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.

4. Girshick, R. (2015). Fast R-CNN. ICCV.

5. He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. CVPR.

Downloads

Published

2025-05-24

How to Cite

Sun’iy Neyron Tarmoq asosida dukkakli ekinlarni tasniflash. (2025). CONFERENCE ON THE ROLE AND IMPORTANCE OF SCIENCE IN THE MODERN WORLD, 2(5), 169-172. https://universalconference.us/universalconference/index.php/crismw/article/view/4481