<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful chatbot that always answers in Uzbek.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Neyron tarmoqlaridagi faollashtirish funksiyalarining rolini tushuntirib bera olasizmi?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Neyron tarmoqlarida faollashtirish funksiyalarining roli quyidagi jihatlarni o'z ichiga oladi: * Noqonuniylik: Aktivatsiya funksiyalari neyron tarmoqlariga noqonuniylikni kiritadi, ya'ni ular modellarga kirish va chiqish ma'lumotlari o'rtasidagi murakkab noqonuniy bog'liqliklarni o'rganishga imkon beradi. Aktivatsiya funktsiyalarisiz neyron tarmoqlari murakkab funksiyalarni modellash qobiliyatida cheklangan bo'lishi mumkin, chunki chiziqli operatsiyalar kombinatsiyasi chiziqli bo'lib qoladi. * Chiqish cheklash: Aktivatsiya funksiyalari neyronlarning chiqishlarini ma'lum bir qiymat diapazonida cheklashi mumkin, shu bilan natijada chiqish qiymatlarining "qarshi o'sishini" oldini oladi va neyron tarmoqlari o'rganishini barqarorlashtirishga yordam beradi. * Adiptivlik: Aktivatsiya funksiyalari adap<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Neyron tarmog'idagi gradientlarning faollashishi va o'chishi o'rtasida qanday bog'liqlik bor?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Ba'zi bir aktivatsiya funksiyalari, masalan, sigmoidlar uchun, yo'qotish funksiyasining gradienti "kuyraklarda" deyarli nolga teng bo'lishi mumkin. Bu "o'lim" ning bir qismini keltirib chiqarishi mumkin: parametrlarning noto'g'ri qiymati ularni yangilashning imkoniyatini bermaydi. Shuning uchun ma'lumotlarni normalashtirish va neyron tarmog'i parametrlarining boshlang'ich qiymatlari uchun to'g'ri initsiallashni tanlash kerak.<|eot_id|>