6-mavzu. Neyron tarmoqlar

Neyronning matematik modeli.
Neyronlarning o’zaro bog’langan
modellaridan iborat neyron to’rlarini modellashtirishda qo’llaniluvchi neyronning
matematik modeli 6.2 rasmda keltirilgan [5,42]. Neyronga kiruvchi
Y
I
6.2-rasm. Neyronning matematik modeli
signallar (yoki X vektor) kelib tushadi. Bu kiruvchi vektor sinapslarga
kelib tushadigan biologic neyronlarning signallariga mos keladi. Har bir kiruvchi
signal mos
aloqa vazniga ko’paytiriladi,
- sinaps
samaradorligining nusxasidir. Aloqa vazni skalyar kattalik bo’lib, u qo’zg’atuvchi
aloqalar uchun musbat va tormozlovchi aloqalar uchun manfiydir. Aloqa vaznlari
bilan o’lchangan kiruvchi signallar hujayra tanasiga mos kelgan yig’ish blokiga
kelib tushadi, bu yerda ularning algebraik yig’ish amalga oshiriladi va neyronning
qo’zg’alish darajasi aniqlanadi:
1
w
1
x
2
x
2
w
M
n
w
n
x
∑
=
i
i
w
x
I
)
(I
F
Y
=
n
x
x
x
,...,
,
2
1
n
w
w
w
,...,
,
2
1
n
w
w
w
,...,
,
2
1
∑
F

---

.
Neyronning chiquvchi signali Y qo’zg’alish darajasi I ni nochiziqli funksiya
F orqali o’tkazish yo’li bilan aniqlanadi:
,
bu yerda -neyronning boshlang’ich qiymati. Odatda, F funksiya sifatida
quyidagi turdagi sodda nochiziqli funksiyalar qo’llaniladi:
а) binar (boshlang’ich) funksiya:
б) sigma ko’rinishidagi funksiya:
.
Ma’lum bir usulni qo’llagan holda, neyronlar majmuini o’zaro va tashqi
muhit bilan birlashtirib, neyronlar majmuini qurish mumkin. Kiruvchi neyronlarni
faollashtiish yo’li bilan kiruvchi vektor tarmoqqa uzatiladi. Tarmoqdagi
neyronlarning chiquvchi signallar to’plami
chiquvchi faollik vektori
deb ataladi. Tarmoqdagi neyronlarning aloqa vaznlari W matrisa ko’rinishida
ifodalanadi, uning elementi i- va j-neyronlar o’rtasidagi aloqa vaznidir.
Tarmoqning funksionallashuvi jarayonida kiruvchi vektor chiquvchi vektorga
aylanadi, ya’ni axborot qayta ishlanadi. Shuni qayd etish kerakki, tarmoq
tomonidan bajariluvchi axborot almashtirilishi nafaqat neyron modellarining
tavsiflari, balki arxitekturasining jihatlari bilan xarakterlanadi.