6-amaliy ishi. Sigmoid faollashtirish funksiyasi va umumiylashtirilgan delta qoidasi

Guruch. 4.17.XOR funktsiyasini modellashtirish neyron tarmog'i

---

unda u har qanday mantiqiy funktsiyani, agar uning mantiqiy formulasi ma'lum 
bo'lsa, ko'p qatlamli perseptronlar yordamida modellashtirish mumkinligini 
ko'rsatdi. Bundan tashqari, u bunday perseptronlarni qurishga imkon beradigan 
maxsus matematik apparatni ishlab chiqdi. Ma'lum bo'lishicha, bitta neyronli 
perseptron uchun to'siq bo'lgan XOR muammosini uchta neyrondan tashkil topgan 
neyron tarmoq - rasmda ko'rsatilgan uch neyronli perseptron yordamida hal qilish 
mumkin. 4.17. Bu perseptron quyidagi algoritmga muvofiq ishlaydi.
Neyron №1: S
bitta
= 0,5x1 + (−0,5)x2;
y1 
=1, agar S 1 >th; 0, agar S1 < th.
Neyron №2: S
2
=(−0,5)x1 + 0,5x2;
y2 
=1, agar S 2 >th; 0, agar S2 < th.
Neyron №3: S
3
= 1·y
bitta
+1·y
2
;
bitta, 
agar S 3 >th ;
y3=
0, 
agarS
3
< th.
Chegara qiymatini o'rnatgandan so'ng th = 0,5 va jadvalni to'ldiring. 4.5 da, uch 
neyronli perseptron XOR funksiyasini muvaffaqiyatli modellashtirishini tekshirish 
oson.
Keyinchalik, M. Minsky va S. Papert kitobida keltirilgan boshqa chiziqli ajralmas 
muammolarni bir yoki bir nechta yashirin neyron qatlamlarni o'z ichiga olgan 
neyron tarmoqlari, ya'ni kirish va chiqish qatlamlari o'rtasida joylashgan neyron 
qatlamlari yordamida hal qilish mumkinligi ko'rsatildi.
Ko'pgina tadqiqotchilar neyronlarning yashirin qatlamlarini o'z ichiga olgan 
murakkabroq arxitekturaning neyron tarmoqlarini yaratish zarurligini tushunishgan, 
ammo ular bunday tarmoqlarni qanday o'qitishni bilishmagan. Hebb va del qoidalari
4.5-jadvalUch 
neyronli