<|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|>

Mashina o'rganishdagi kontrastiv o'rganishni ML sohasida yangi bo'lgan kishiga oddiy so'zlar bilan tushuntirib bera olasizmi?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Albatta! Aytaylik, siz mushuk va it tasvirlarini farqlay oladigan modelni yaratmoqchisiz. Siz ko'plab mushuk va it rasmlaridan iborat ma'lumotlar to'plamini to'plagansiz. Keyin ularni o'zingiz tanlagan neyron tarmog'iga qo'ygansiz, bu esa har bir rasm uchun ba'zi bir tasvirlarni, [0.123, 0.045, 0.334,...] kabi raqamlar ketma-ketligini hosil qiladi. Muammo shundaki, agar sizning modelingiz mushuk va it tasvirlari bilan tanish bo'lmasa, bu tasvirlar juda tasodifiy bo'ladi. Bir vaqtning o'zida mushuk va it rasmlari juda o'xshash tasvirlarga ega bo'lishi mumkin (ularning raqamlari bir-biriga yaqin bo'ladi), boshqa paytlarda ikkita mushuk tasvirlari juda uzoq joylarda tasvirlangan bo'lishi mumkin. Oddiy qilib aytganda<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Men qanday qilib tortish va itish ishlayotganini tushunmadim. Biz nima tortamiz yoki itamiz? va bu kod yoki matematika nuqtai nazaridan qanday ishlaydi?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Bu differensiatsiya deb nomlangan jarayon bilan bog'liq, bu ma'noda hosila topish: boshqa funksiya ma'lum bir nuqtada yuqoriga yoki pastga ketayotganini bizga aytib beradigan funksiya. Masalan, ∀f (x) = x (x) = 1 (x) ning hosilasi, chunki u har doim 1: 1 nisbatida ko'tariladi. Buni turli xil funktsiyalar uchun qilish mumkin; xususan, agar siz ∀f (x) va ∀g (x) ning hosilalarini bilsangiz, siz ∀f (x) ning hosilasi ham olishingiz mumkin. qoida deb nomlangan formula yordamida. Neyron tarmoqlari differensiyalangan funktsiyalardan iborat bo'lishi mumkin, shuning uchun biz uning qismlari yoki hammasini hosila olamiz. Buni "tashlash" va "tashlash" uchun ishlatish uchun biz ikkita neyron tarmog'i orqali ikkita rasm<|eot_id|>