DEEP LEARNING ASOSLARI VA ULARNING EMOTSIYALARNI SINFLASHDAGI O‘RNI

Аннотация

This article analyzes the fundamental principles of deep learning methods and their role in the recognition and classification of human emotions. Deep learning algorithms, particularly artificial neural networks, enable automatic learning from large volumes of data and detection of complex patterns. The article examines the application and effectiveness of convolutional neural networks, recurrent neural networks, and their variants in the process of emotion classification. Additionally, the advantages and limitations of deep learning in detecting and classifying emotions based on various sensor data (facial expressions, voice, speech, biometric signals) are discussed. The research findings are significant for developing new algorithms in emotion recognition and improving human-machine interfaces. This work contributes to advancing scientific research in the fields of artificial intelligence and computer science. Keywords: Deep learning, Artificial neural network, Convolutional neural network, Recurrent neural network, Emotion classification, Feature extraction, Activation function, Backpropagation. ОСНОВЫ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ И ИХ РОЛЬ В КЛАССИФИКАЦИИ ЭМОЦИЙ Аннотация. В данной статье анализируются основные принципы методов глубокого обучения и их роль в распознавании и классификации человеческих эмоций. Алгоритмы глубокого обучения, в частности искусственные нейронные сети, обеспечивают автоматическое обучение на больших объемах данных и выявление сложных закономерностей. В статье рассматривается применение и эффективность сверточных нейронных сетей, рекуррентных нейронных сетей и их вариантов в процессе классификации эмоций. Кроме того, обсуждаются преимущества и ограничения глубокого обучения при выявлении и классификации эмоций на основе различных 630 ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 6 сенсорных данных (выражения лица, голос, речь, биометрические сигналы). Результаты исследования имеют важное значение для разработки новых алгоритмов распознавания эмоций, а также для улучшения интерфейсов «человек-машина». Данная работа способствует углублению научных исследований в области искусственного интеллекта и компьютерных наук. Ключевые слова: Глубокое обучение, Искусственная нейронная сеть, Сверточная нейронная сеть, Рекуррентная нейронная сеть, Классификация эмоций, Извлечение признаков, Функция активации, Обратное распространение ошибки.