DOI: https://doi.org/10.36719/2789-6919/56/116-120
Nuranə İsmayılova
Azərbaycan Dövlət Pedaqoji Universiteti
https://orcid.org/0009-0007-5795-4605
nurana.smaylova@gmail.com
Süni intellekt və maşın öyrənməsində funksiyaların rolu: nəzəri əsaslar və tətbiqlər
Xülasə
Müasir süni intellekt (Sİ) sistemlərinin əksər əsas komponentlərinin təməlində riyazi funksiya anlayışı dayanır. Neyron şəbəkələrinin qeyri-xətti qabiliyyətini təmin edən aktivləşdirmə funksiyalarından tutmuş, optimallaşdırmanın hədəfini müəyyən edən itki funksiyalarına qədər hər bir arxitektura qərarı funksional seçimdən ibarətdir.
Bu məqalədə funksiya anlayışının tarixi inkişafı, riyazi təməli, eləcə də müasir dərin öyrənmə, transformerlər, diffuziya modelləri və kvant maşın öyrənməsindəki konkret tətbiqləri sistemli şəkildə araşdırılır. Araşdırma göstərir ki, funksiyanın xassələri — xüsusilə diferensiallıq, qeyri-xəttilik və hesabi effektivlik — birbaşa modelin öyrənmə keyfiyyətini müəyyən edir. Aktivləşdirmə funksiyasının seçimi neyron şəbəkəsinin öyrənmə sürətinə təsir edir, itki funksiyası öyrənmənin riyazi məqsədini göstərir və qradiyent hesabı isə törəmə anlayışına əsaslanır.
Açar sözlər: funksiya, aktivləşdirmə funksiyası, maşın öyrənməsi, süni intellekt, neyron şəbəkəsi, itki funksiyası, optimallaşdırma, transformer, diffuziya modeli