<|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|>

Geoffrey Hinton tomonidan taklif qilingan Forward-Forward algoritmini sodda tilda tushuntirib bera olasizmi?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Forward-Forward, shuningdek FFNN (Feed-Forward Neural Network) deb ham tanilgan, bu ma'lumotni tasniflash va regressiya qilish uchun ishlatiladigan mashina o'rganish algoritmi. Oddiy qilib aytganda, FFNN kompyuterga ma'lumotlar to'plamining qaysi sinfiga tegishliligini aniqlash uchun o'rtacha hisoblashlarni o'rganishga imkon beradi. FFN algoritmi uchta asosiy elementdan iborat: kirish qatlami, yashirin qatlamlar va chiqish qatlami. Kirish qatlami kirish ma'lumotlarini oladi, yashirin qatlamlar ushbu ma'lumotlar ustida hisob-kitoblarni amalga oshiradi, va chiqish qatlami yashirin qatlamlar natijalariga asoslangan holda xulosa chiqaradi.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Neyronlar tarmog'ini o'rgatish uchun FFNN metodini ishlatamiz.<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

FFNNni o'qitish uchun turli xil algoritmlar ishlatiladi, masalan: - Xatolarni orqaga ko'chirish usuli (Backpropagation)  eng mashhur va eng oddiy algoritm, u quyidagi prinsip bo'yicha ishlaydi: avval tarmoq tasodifiy og'irlik asosida bashorat qiladi, keyin uni to'g'ri javob bilan taqqoslaydi va xatolik hisoblaydi. Shundan so'ng xatolik chiqadigan qatlamdan kirish qatlamigacha barcha oraliq qatlamlar orqali tarqaladi va xatolik gradienti asosida og'irlikni tuzatadi. - Gradient Descent Function  funksiyani optimallashtirish algoritmi yo'qotish funksiyasini (Loss Loss) va u funksiyani o'zlarining kichik og'irliklarini o'zgartirib, funksiyaning anti-gradientga moslashtiradi<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Salom<|eot_id|>