Toshkent axborot texnologiyalari universiteti urganch filiali kompyuter injineringi fakulteti

Foydalanilgan adabiyotlar

• 
  Léon Bottou, Olivier Bousquet.Keng miqyosli o'rganishning savdo-sotiqlariMashina o'rganish uchun optimallashtirish / Suvrit Sra, Sebastian Nowozin, Stiven J. Rayt (ed.). — Kembrij: MIT Press, 2012. —ISBN 978-0-262-01646-9.
  
• 
  Song Mei. Ikki qatlamli neyron tarmoqlarining landshaftining o'rtacha maydoni ko'rinishi (anngl.) ( o'zbekcha: O'zbekiston Respublikasi Fanlar Akademiyasining Proceedings of the National Academy of Sciences, 2018. — Vol. 115, iss. 33. — doi:10.1073/pnas.1806579115. — PMID 30054315. — PMC 6099898.
  
• 
  Matt Taddy.Stochastik gradient millatiBiznes ma'lumotlar fan: Biznes qarorlarni optimallashtirish, avtomatlashtirish va tezlashtirish uchun mashina o'rganish va iqtisodiyotni birlashtirish. — Nyu-York: McGraw-Hill, 2019- yil. —ISBN 978-1-260-45277-8.
  
• 
  Tomas S. Fergyuson. Bir-biriga zid maksimal ehtimollik tahmini » Amerika statistik assotsiatsiyasi jurnali. — 1982. — Т. 77, вып. 380. — doi:10.1080/01621459.1982.10477894. — ҶSTOR 2287314.
  
• 
  Léon Bottou, Olivier Bousquet. Keng miqyosli o'rganishning savdolari » Neyron axborotni qayta ishlash tizimlaridagi yutuqlar. — 2008. — Т. 20.
  
• 
  Léon Bottou. Onlayn algoritmlar va stochastik approksimatsiyalar / Onlayn o'quv va neyron tarmoqlari. — Cambridge University Press, 1998. — ISBN 978-0-521-65263-6.
  
• 
  Krzysztof C. Kiviel. Konvergentsiya i effektivny subgradient methods pva quasiconvex minimizationamie – Matematik programmalash, serii A. — Berlin, Heidelberg: Springer, 2001. — Т. 90, вып. 1. — S. 1–25. — ISSN 0025-5610. — doi:10.1007/PL00011414.
  
• 
  Herbert Robbins, David O. Siegmund.Non negative deyarli supermartingallar va ba'zi dasturlar uchun konvergens teoremasi // Statistikada optimallashtirish usullari / Jagdish S. Rustagi (ed.). — Akademik matbuot, 1971.
  
• 
  Jenni Rouz Finkel, Aleks Kleeman, Kristofer D. Manning. Samarali, xususiyatga asoslangan, shartli tasodifiy maydon parsingi » Proc. ACL ning yillik yig'ilishi. — 2008.
  
• 
  Yann A. LeCun, Leon Bottou, Genevieve B. Orr, Klaus-Robert Muller.Samarali backprop // Neyron tarmoqlar: Savdoning hiyla-nayranglari / Grégoire Montavon, Geneviève B. Orr, Klaus-Robert Müller (Eds.). — Berlin Heidelberg: Springer, 2012. — Т. 7700. — (Kompyuter fanlari boʻyicha maʼruza yozuvlari). — ISBN 978-3-642-35288-1.
  
• 
  Esteban Díaz, Antuan Guitton. Tasodifiy zarbani yo'q qilish bilan tez to'lqin shakli inversiyasini ochish : SEG texnik dasturi kengaytirilgan abstraktlar.
  
• 
  Kristian Darken, Jon Moody. Int'l Neyron tarmoqlarida (IJCNN) Qo'shma Konf. / Tez moslashuvchan k-vositalar klasterlash: ba'zi empirik natijalar. — IEEE, 1990.
  
• 
  Spall J. C. Stochastik qidirish va optimallashtirishga kirish: Hisoblash, simulyatsiya va boshqarish. — Xoboken, NJ: Uiley, 2003. — ISBN 0-471-33052-3.
  
• 
  Panos Toulis, Edoardo Airoldi. Stoxematik gradientlar asosidagi estimatorlarning asemptotik va chekli-namuna xossalari / Statistika annallari. — 2017. — Т. 45, вып. 4. — doi:10.1214/16-AOS1506. — arXiv:1408.2923.
  
• 
  Spall J. C. Bir vaqtning o'zida perturbatsiya usuli bo'yicha adaptiv stochastik yaqinlashuvlar » IEEE avtomatik boshqarish bo'yicha operatsiyalar. — 2000. — Т. 45, вып. 10. — doi:10.1109/TAC.2000.880982.
  
• 
  Spall J. C. Adaptiv simli perturbatsiya algoritmida Jacobian estimates-ni yaxshilashning teskari va og'irlik mexanizmlari » IEEE Avtomatik boshqarish bo'yicha bitimlar. — 2009. — Т. 54, вып. 6. — doi:10.1109/TAC.2009.2019793.
  
• 
  Bhatnagar S., Prasad H. L., Prashanth L. A. Optimallashtirish uchun stochastik rekursiv algoritmlar: Simli perturbatsiya usullari. — London: Springer, 2013. — ISBN 978-1-4471-4284-3.
  
• 
  Ruppert D. A Newton-Raphson Version of the Multivariate Robbins-Monro Procedure ( ingl. Multivariate Robbins-Monro Procedure) ( ingl. ingl. A Newton-Raphson Version of the Multivariate Robbins-Monro Procedure ) ( ingl. 1. — doi:10.1214/aos/1176346589.
  
• 
  Devid E. Rumelhart, Jefri E. Xinton, Ronald J. Uilyams. Orqaga yo'naltiruvchi xatolar bo'yicha o'quv namoyishlari (annгl.) // Tabiat. — 1986. — oktabr (vol. 323, iss. 6088). — doi:10.1038/323533a0. — Bibcode: 1986Natur.323.. 533R.
  
• 
  Ilya Sutskever, Jeyms Martens, Jorj Dahl, Geoffrey E. Hinton. Chuqur o'rganishda boshlang'ich va momentumning ahamiyati to'g'risida // In Proceedings of the Machine learning (ICML-13) / Sanjoy Dasgupta, David Mcallester (ed.). — Atlanta, GA, 2013. — Т. 28.
  
• 
  Boris T. Polyak, Anatoliy B. Juditskiy.O'rtacha ko'paytirish orqali stochastik yaqinlashuvning tezlanishiSIAM J. Kontrol Optim. — 1992. — Т. 30, вып. 4. —doi:10.1137/0330046.
  
• 
  Jon Duchi, Elad Hazan, Yoram Singer. Onlayn o'rganish va stochastik optimallashtirishning adaptiv quyigradient usullari / JMLR. — 2011. — Т. 12.
  
• 
  Maya R. Gupta, Samy Bengio, Jeyson Veston. Yuqori darajada multiklass klassifikatorlarini o'qitish » JMLR. — 2014. — Т. 15, вып. 1.
  
• 
  Patel V. Kalman asoslangan stochastik gradient usuli bilan to'xtash holati va konditsionerlik sezgirligi bilan / Optimallashtirish bo'yicha SIAM jurnali. — 2016. — T. 26, вып. 4. — ISSN 1052-6234. — doi:10.1137/15M1048239. — arXiv:1512.01139.
  
• 
  Cichocki A., Chen T., Amari S. Koʻr-koʻrona manba ajratish uchun oʻquv algoritmlarining muvozanat tahlili // Neyron tarmoqlari. — 1997. — Nӯyaбrь (т. 10, вып. 8). — doi:10.1016/S0893-6080(97)00039-7. — PMID 12662478.
  
• 
  Byrd R. H., Hansen S. L., Nocedal J., Singer Y. Katta hajmli optimallashtirish uchun stochastik kvazi-Nyuton usulini ishlab chiqishga doir ma'n etiladi . 2. — doi:10.1137/140954362. — arXiv:1401.7020.
  
• 
  Bertsekas D.Ko'paytirilgan eng kam kvadratlar usullari va kengaytirilgan kalman filtri ( ingl. 3. — С. 807—822. — ISSN 1052-6234. — doi:10.1137/S1052623494268522.
  

• 
  Dimitri P. Bertsekas. Chiziqsiz dasturlash. — 2-oʻrni. — Cambridge, MA.: Athena Scientific, 1999. — ISBN 978-1-886529-00-7..
  
• 
  Dimitri P. Bertsekas. Konveks tahlil va optimallashtirish. — «Athena Scientific», 2003.
  
• 
  Léon Bottou. Stochastik o'quv mashg'uloti » Mashinani o'rganish bo'yicha ilg'or ma'ruzalar. — Springer, 2004. — Т. 3176. — С. 146—168. — (LNAI). — ISBN 978-3-540-23122-6.
  
• 
  Davidon W.C. [187–197 Yangi eng kam kvadratli algoritmlar] // Optimallashtirish nazariyasi va tadbiqlari jurnali. — 1976. — T. 18, No 2. — doi:10.1007/BF00935703.
  
• 
  Richard O. Duda, Peter E. Xart, David G. Stork. Pattern klassifikatsiyasi. — 2-oʻrni. — Uiley, 2000. — ISBN 978-0-471-05669-0.
  
• 
  Krzysztof C. Kiviel. Konveks optimallashtirish uchun taxminiy va ko'paytirilgan subgradient usullari konvegentsiya // Optimallashtirish haqida SIAM jurnali. — 2004. — T. 14, No 3. — S. 807—840. — doi: 10.1137 / S1052623400376366.
  
• 
  Jan A. Snyman, Daniel N. Uilke. Amaliy matematik optimallashtirish - Basic Optimization Theory va Gradientga asoslangan algoritmlar. — 2. — Springer, 2018. — С. xxvi+372. — (Springer Optimization and Its Applications Vol. 133). — ISBN 978-3-319-77585-2.
  
• 
  Jeyms C. Spall. Stochastik qidirish va optimallashtirish bilan tanishuv. — Uiley, 2003. — ISBN 978-0-471-33052-3..