<|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|>

LSTM tarmoqlari uchun Attention mexanizmi qanday ishlaydi?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

LSTM tarmoqlari uchun Attention mexanizmi ketma-ketlikdagi har bir kirish uchun og'irlikni belgilash orqali ishlaydi, bu uning chiqish uchun nisbiy ahamiyatini ko'rsatadi. Ushbu og'irlik LSTMning yashirin holatini ketma-ketlikdagi har bir kirish bilan taqqoslaydigan ball funksiyasi asosida hisoblanadi. Shundan so'ng balllar kirishlarning og'irlangan summasini hisoblash uchun ishlatiladigan kirishlar bo'yicha ehtimollik taqsimotini hosil qilish uchun normallashtiriladi. Ushbu og'irlangan summa keyinchalik LSTMning joriy vaqt bosqichidagi chiqish bilan birlashtirilgan va yakuniy chiqish uchun to'liq bog'langan qatlam orqali o'tkaziladi. Attention mexanizmi LSTMga kirish ketmasining turli qismlariga turli vaqtlarda tanlab e'tibor qaratishga imkon beradi, bu esa uzoq muddatli bog'liqliklarni aniqlashda va mashinada tarjima qilish yoki<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Qanday qilib u nisbiy ahamiyatni aniqlaydi?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Ketma-ketlikdagi har bir kirishning nisbiy ahamiyati, odatda, LSTMning yashirin holati va ketma-ketlikdagi har bir kirish o'rtasidagi o'xshashlikni o'lchaydigan dot mahsulot yoki o'xshashlik funksiyasi bo'lgan ballash funksiyasi tomonidan belgilanadi. Ballash funksiyasi har bir kirish uchun balni hisoblaydi, bu esa natijani hosil qilishda ushbu kirish uchun qancha e'tibor berish kerakligini ko'rsatadi. Ballar hisoblangandan so'ng, ular softmax funktsiyasidan foydalanib normallashtiriladi, bu ularni ehtimollik taqsimotlariga aylantiradi. Ushbu taqsimot ketma-ketlikdagi har bir kirishning nisbiy ahamiyatini ifodalaydi, yuqori ballar esa yuqori ahamiyatga ega. Yumshoq funksiya maximal darajada 1 gacha bo'lgan ballarni ta'minlaydi, bu esa modelga barcha kirishlarga ma'noli tarzda e'<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Shartnomangiz uchun rahmat, yordamchi. Bu menga e'tibor mexanizmining qanday ishlashini va har bir kirish uchun og'irliklarning qanday ajratilishini tushunishga yordam beradi.<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Xush kelibsiz! Mening tushuntirishim diqqat mexanizmining qanday ishlashini va har bir kirish uchun og'irliklarning qanday taqsimlanishini tushunishga yordam berganidan xursandman. Agar sizda qo'shimcha savollaringiz bo'lsa, so'rashdan tortinmang!<|eot_id|>