12 mavzu. Sun’iy neyron tarmoqlariga kirish. Bir va ko’p sathli neyron tarmoqlari va ularning turlari

12.1. Biologik va sun’iy neyron tushunchasi


Biologik NTlari qanday ishlaydi. Biologik neyronlar va neyron tarmoq(NT)lar nima? Inson va hayvonlarning miyasi o'z navbatida, hissiyotlardan ma'lumotlarni qabul qiladigan va uni qayta ishlaydigan murakkab biologik NT (eshitish va ko'rish vositasida ma'lumotlarini tanib olish, ta'mni tanib olish, teginish hissiyotlari va boshqalar) hisoblanadi.

Neyron bosh miyaning tarkibiy birligi boʻlib, ularni oʻzaro harakati axborotni qayta ishlash jarayonida elektr signallarni uzatish va ketma-ket, parallel, kuchaytirish-kamaytirish, nochiziqli qayta oʻzgartirish, jamlash kabi qayta oʻzgartirishlar yoʻli bilan bajariladi. Sun’iy neyron modeli biologik neyronning funksional xususiyat va xossalarini aks etadi (12.1-rasm).

12.1-rasm. Biologik neyron.

Aslida biz 12.1-rasmda keltirilgan neyronning biologik yarayonini modellashtiramiz. Aniqrog'i, biz signal(dendrit)ni qabul qiladigan, biologik neyronda bo'lgani kabi signalni turiga qarab o'zgartiradigan va o’zgartirilgan signalni chiqishga (aksonga) uzatadigan ma'lum bir tuzilmani modellashtirishimiz kerak bo’ladi.

Sun'iy neyron - bu biologik neyronning matematik modeli. Sun'iy neyron modelini (chapda - biologik neyron, o'ngda - sun'iy) 12.2-rasmdagidek tasvirlash mumkin:
12.2-rasm. Sun'iy neyron modeli.
Bizning miyamiz, har qanday biologik nerv tarmog'i singari, ko'plab neyronlardan iborat. Inson miyasida 80 milliarddan ziyod neyron mavjud bo'lib, ularning har biri minglab kirish (dendrid) va chiqish(akson)larga ega va ularning har biri boshqa neyronlarning kirishlari bilan bog'langan bo’ladi. Chekli hajmdagi bunday modelni biz ham muvaffaqiyatli soddalashtirishimiz mumkin.
Sun'iy NTlari modeliga o'tishni 12.3-rasmdagidek tasvirlash mumkin:

12.3-rasm. Sun'iy NTlari modeliga o'tishni.


12.2. Neyronli tarmoq sohasidagi tadqiqotlar tarixi

Neyronli tarmoqning o’rganish qobiliyati bo’yicha birinchi tadqiqotlar Makkolok va У. Pitts tomonidan olib borilgan. Ular tomonidan 1943 yilda “Nerv faoliyatiga talluqli g’oyalarning mantiqiy mulohazalari” ilmiy ishlari yaratilgan bo’lib, unda neyron modeli qurilgan va sun’iy neyronli tarmoqi qurishning asosiy qonun-qoidalari shakllantirilgan [1].

1962 yilda amerikalik neyrofiziolog Френк Rozenblatt tomonidan yaratilgan “Perseptron” neyronli tarmoq (NT) modeli neyrokibernetikaning rivojlanishida kuchli ta’sir ko’rsatdi [2].
1970 yillarda ko’plab qiziqarli ishlanmalar taklif qilindi, masalan, tasvirlarning burilishi va mashtabining o’zgarishidan qat’iy nazar, murakkab obyektlarni anglab olish qobiliyatiga ega bo’lgan ”Kognitron” yaratildi.
1982 yilda amerikalik biofizik Дж. Xopfild tomonidan Xopfild NTlari taklif qilindi [3]. Ushbu yillar davomida ko’plab samarali algoritmlar yaratildi, masalan, tasodifiy duch keluvchi oqimlar, ikkiyo’nalishli assotsiativli xotira va h.k.
Kiyev kibernetika institutida 1970-yillardan boshlab stoxastikli NTlar ustida ilmiy-tadqiqotlar olib borildi.
1986 yilda Dj. Hinton va uning jamoasi tomonidan “Neyronli tarmoq modellari va ularni o’rganish algoritmlari” nomli maqolasining chop etilishi sun’iy neyron tarmoq (SNT) sohasining rivojlanishiga kuchli ta’sir ko’rsatdi.
Hozirgi vaqtda Rossiyada neyrotexnologiyalar sohasida uchta kuchli ilmiy maktab shakllangan [4].
1. Rossiya fanlar akademiyasi qoshida A.I.Galushkin raxbarligidagi neyrokompyuterlar markazi. “Neyrokompyuterlar va ularning qo’llanilishi” nomli 28 tomlik kitoblarning chop etilshi hamda Umumrossiya ilmiy konferensiyaning davriy rvishda o’tkazilishi uning keng miqyosda tanilishiga olib keldi.
2. Moskva davlat universitetida A.V.Chechkin raxbarligidagi neyrotexnologiyalar ilmiy maktabi. Neyrokompyutingda bionik yo’nalshga talluqli “Insonning sensorli va tilli neyromodellarini yaratish” yo’nalishiada olingan natijalari doirasida keng miqyosda tanilishiga olib keldi.
3. Krasnoyarsk davlat universitetida A.N.Gorban raxbarligidagi neyrotexnologiyalar ilmiy maktabi.Ushbu maktab olimlari NTlarni o’rganishning o’ziga xos yangi algoritmlarini rivojlantirayapti va neyrokompyuting bo’yicha xalqaro konferensiyalarni o’tkazayapti.
Neyrotexnologiyalarning qo’llanilishi mumkin bo’lgan sohalar-bu masalalarni muvaffaqiyatli yechishni namoyish qiluvchi insonga nisbatan klassik matematik modellar va algoritmlar kamsamara beruvchi barcha yomonformallashgan predmet sohalar hisoblanadi. Neyrotexnologiyalardan foydalanib muhim amaliy natijalar olingan sohalarga quyidagilar kiradi: tasvirlarni ishlash, assotsiativli xotiralarni ifodalash, real vaqtni boshqarish tizimlari, obyektlarni va nutqlarni anglash, xafvsizlik tizimlari, Internet foydalanuvchilarining qiziqishlarini tanlash, bozor iqtisodiyotini tahlil qilish tizimlari va boshqalar.
Neyrotexnologiyalrning asosiy xususyatlaridan biri-bu obyektlarda (misollarda) NTlarni o’rganishdan iborat. Bu texnologiya bola hayotining ilk davrida misollarni o’rganish asosida intellektini va tilli tizimini shakllantirish uchun uzoq yo’lni bosib, o’zining rivojlanishiga xizmat qiladi.
Inson miyasi turli tipdagi hujayralardan iborat. Ko’pchilik neyrofiziologlar neyronlar deb ataluvchi hujayralarning bitta tarmoqqa birlashgandagi faoliyatini o’rganish asosida inson miyasi qobilyatlarining ishlashlarini tushuntirish mumkin deb hisoblaydilar.
Inson miyasi 10¹⁰-10¹¹ neyronlardan iborat. Ular orasida mavjud bo’lgan aloqalar 10²² gacha etishi mumkin. Shuning uchun NTlarni tasvirlash va modellashtirish imkoniyatlari juda katta.
Keltirilgan savollar [5, 6, 8] adabiyorlarda yaxshi yoritilgan.
Inson qobiliyatiga (fenomeniga) quyidagilat kiradi:
• tashqi olam haqidagi axborotlarni kodlashtirrish;
• axborotlarni qisqavaqtli va uzoqvaqtli eslab qolish, saqlash va olish;
• xotirada assotsiativli izlash va o’zini-o’zi tashkillashtirish;
• fikrlashga oid masalalarni yechish jarayonida axborotlarni tuzatish;
• bir onda anglab olishni amalga oshirish (masalan, ko’p vaqt uchrashmagan odamni bir onda tanib olish);
• kutilmaganda ijodiy eslash (aqli ravshanlashishi) va b.q.
Insonning bu qobiliyatlarining sababi ilmiy jihatdan hozirgacha ham aniqlangan emas.
Neyrokibernetika sohasidagi ilmiy va amaliy ishlar strukturasi 9.1-rasmda keltiilgan [4].
Ajratilgan yo’nalishlardan birinchisi sun’iy neyronlardan NTlarni qurish va qo’llash bilan bog’liq. Ularni dasturiy ifodalsh uchun neyropaket(NP)lar, fizik ifodalash uchun esa - neyrokompyuter (NK)lar yaratiladi.
Neyropaket deb -NKlar muhitini emulyatsiyalaydigan dasturlar tizimi tushuniladi.
NPlarni sinflash [8] ishda taklif qilingan bo’lib, unga asosan sakkizta asosiy sinflarga ajratilgan:
1. Boshqa NPlarni yaratish uchun NPlar (NPlarni qurish uchun asboblar).
2. Universal NPlar. Universallik deganda-turli strukturali va turli o’rganuvchi algoritmlar bilan suniy neyronli tarmoq(SNT)larni modellashtirish imkoniyatlari tushuniladi
3. Murakkab funksionalli va maxsuslashtirilgan vositalar uchun neyronlardan foydalanuvchi maxsuslashtirilgan NP:
• tasvirlarni ishlash;
• obyektlarni anglash;
• qo’lyozma va bosma simvollarni anglash;
• nutqlarni anglash;
• dinamikli tizimlarni boshqarish;
• moliyaviy tahlil va b.q.
4. Neyronli exspert tizim(ET)lar.
5. SNTni genetik o’rganish paketlari;
6. SNTdan foydalanuvchi noravshaan mantiqiy paketlar;



12.4-rasm. Neyrokibernetika sohasidagi ilmiy va amaliy ishlar strukturasi.

7. PfflCdan foydalanuvchi integrallashgan paketlar.

Birinchi sinfli NPlarga misollar:
• OWL (yaratuvchi -Hyper Logic Sof.);
• Neuro Windows (yaratuvchi -Ward Systems Group);
• NNet+ (yaratuvchi -Neuro Metric Vision System);
• Neural Network Toolbox for Matlab (yaratuvchi -Math Works);
• NeuroOffice (yaratuvchi -ЗАО «Альфа Систем»).