Amaliy mashg’ulot №8. Vlsi fpga uchun matlab yordamida sun'iy neyron tarmoqlarni loyihalash Ishning maqsadi

8.1.2. Neyronni aloqa chiqishini faollashtirish funksiyasi.
Chiqish signallarini hosil qilishni ko'rib chiqamiz. Tarmoqning har bir elementi uchun ma'lum bir qoida mavjud bo'lib, unga muvofiq uning chiqish qiymati elementning qo'shma kirish qiymatidan hisoblanadi. Ushbu qoida faollashtirish funksiyasi deb ataladi. Va chiqish qiymatining noldan farqliligi neyronning faolligi deb ataladi. Har qanday matematik funktsiyalar chiqishni faollashtirish funksiyasini bajarishi mumkin, biz misol sifatida eng ko'p ishlatiladiganlardan bir nechtasini keltiramiz:
chegara funksiyasi - agar birlashtirilgan kirish qiymati ma'lum bir qiymatdan past bo'lsa (ostona), u holda faollik nolga teng, agar u yuqoriroq bo'lsa - birga;
Mantiqiy funksiya.
Adabiyotda neyron tarmoqlari ishining mohiyatini tushuntirish uchun tez -tez ishlatiladigan yana bir kichik misolni ko'rib chiqamiz.
Tarmoqdagi 1 va 2 elementlar - kirish neyronlari (8.4 -rasm), 7 esa chiqsh neyron elementi. 5 va 6 -neyronlar esa yashirin elemetlar deb ataladi, chunki ular tashqi muhit bilan bog'liq emas. Shunday qilib, biz uchta qatlamni hosil qildik - kirish, yashirin va chiqish. Tasvirdagi 3 va 4 -bandlar siljitish(ofset) elementlari deb ataladi. Misolda ularning chiqish signallari (faolligi) har doim 1 teng. Bu tarmoqdagi qo'shma kirishni hisoblash uchun biz og'irlikdagi ulanishlarni yig'ish qoidasidan foydalanamiz va chegara funksiyasi natija tarmoq chiqishining(7-neyron javobi) faolligi vazifasini bajaradi. Agar elementning qo'shma kiritilishi miqdori 0 dan kichik bo'lsa, u holda faollik 0 ga teng, agar kirish 0 dan katta bo'lsa, u holda aktivlik 1 ga teng bo'ladi.

8.4-rasm. Mantiqiy XOR(istisnoli yoki) funktsiyasining vazifasini bajaruvchi neyron tarmog'igi.
Keling tekshirish uchun, 1-neyron kirishiga bir va 2-neyron kirishiga nol beraylik. Bunday holda, biz chiqishda 1 olishimiz kerak (0 XOR 1 = 1). Neyron tarmog’i ishini ko'rsatish uchun chiqish qiymatini qo'lda hisoblaymiz.
5-elementning(neyron) qo'shma kiritilishi: net5 = 1 * (-1) + 0 * (-1) + 1 * 1,5 = 0,5. Demak 5-element faolligi teng 1 ga chunki 0,5> 0.
6-neyronning qo'shma kiritilishi: net6 = 1 * (-1) + 0 * (-1) + 1 * 0,5 = -0,5. Demak 6-element faolligi 0 ga teng.
7-elementning qo'shma kiritilishi: net7 = 1 * (1) + 0 * (-1) + 1 * (-0,5) = 0,5. Demak 7 -elementning faolligi va shu bilan birga tarmoqning chiqish qiymati 1 ga teng. Bu esa biz yuqorida qo’ygan talabga javob beradi.
Siz barcha mumkin bo'lgan qiymatlarni (0 va 0, 1 va 0, 0 va 1, 1 va 1) kirish signallari sifatida ishlatishga urinib ko'rishingiz mumkin, chiqishda biz har doim XOR operatsiyasining haqoniylikt jadvaliga mos keladigan qiymatni ko'ramiz.
Yuqoridagi holda, biz og'irlik koeffitsientlarining barcha qiymatlarini oldindan bilardik, lekin neyron tarmoqlarning asosiy xususiyati shundaki, ular tarmoqni o'qitish jarayonida barcha ulanishlarning og'irlik qiymatlarini moslashtira oladi.
Zamonaviy kompyuterlar murakkab hisob -kitoblarni bajarishi, murakkab boshqaruv funktsiyalari bilan ishlashi va katta hajmdagi ma'lumotlarni saqlashi mumkin. Ammo ozir ham shunday muammolar borki inson kompyuterdan ko'ra tezroq va yaxshiroq ularni hal qila oladi. Masalan, belgilarni aniqlash, tasvirni talqin qilish yoki matnni o'qish.
Kompyuterlardan farqli o'laroq, inson miyasi yangi vaziyatlarga moslasha oladi va o'rganish orqali o'z bilimini oshiradi. U noto'g'ri yoki to'liq bo'lmagan ma'lumotlarni qayta ishlashi va kerakli natijaga erishishi mumkin. Bu inson miyasining moslashishi tufayli amalga oshadi.