Amaliy matematika” fakulteti “60610300 – Axborot xavfsizligi

To'liq takrorlanuvchi
 

---

 
 
9-rasm.Siqilgan (chapda) va ochilgan (o'ngda) asosiy takrorlanuvchi neyron tarmoq. 
To'liq takrorlanuvchi neyron tarmoqlari (FRNN) barcha neyronlarning chiqishlarini barcha 
neyronlarning kirishlari bilan bog'laydi. Bu eng umumiy neyron tarmoq topologiyasi, chunki boshqa 
barcha topologiyalar ushbu neyronlar o'rtasidagi aloqalarning yo'qligini simulyatsiya qilish uchun 
ba'zi ulanish og'irliklarini nolga o'rnatish orqali ifodalanishi mumkin. O'ngdagi rasm ko'pchilikni 
chalg'itishi mumkin, chunki amaliy neyron tarmoq topologiyalari ko'pincha "qatlamlar"da tashkil 
etilgan va chizma shunday ko'rinishni beradi. Biroq, qatlamlar kabi ko'rinadigan narsa , aslida, bir xil 
to'liq takrorlanuvchi neyron tarmog'ining vaqtdagi turli bosqichlari. Rasmdagi eng chap tomondagi 
element takrorlanuvchi ulanishlarni 'v' yorlig'i sifatida ko'rsatadi. Qatlamlar paydo bo'lishi uchun 
vaqt o'tishi bilan "ochiladi" . 
10-rasm.Elmen tarmoqlar va Iordaniya tarmoqlari.
Elman tarmog'i
Elman tarmog'i kontekst birliklari to'plami (rasmda u ) qo'shilgan uch qatlamli tarmoqdir (rasmda 
gorizontal ravishda x , y va z shaklida joylashtirilgan) . O'rta (yashirin) qatlam bir og'irlik bilan 
mustahkamlangan ushbu kontekst birliklariga ulanadi. [29] Har bir vaqt bosqichida kiritish oldinga 
va oʻrganish qoidasiga beriladiqo'llaniladi. Ruxsat etilgan orqa ulanishlar kontekst birliklarida 
yashirin birliklarning oldingi qiymatlarining nusxasini saqlaydi (chunki ular o'rganish qoidasi 
qo'llanilishidan oldin ulanishlar bo'ylab tarqaladi). Shunday qilib, tarmoq standart ko'p qatlamli 
perseptronning kuchidan tashqarida ketma-ketlikni bashorat qilish kabi vazifalarni bajarishga imkon 
beradigan holatni saqlab qolishi mumkin . 
Iordaniya tarmoqlari Elman tarmoqlariga o'xshaydi. Kontekst birliklari yashirin qatlam o'rniga 
chiqish qatlamidan oziqlanadi. Iordaniya tarmog'idagi kontekst birliklari davlat qatlami deb ham 
ataladi. Ular o'zlari bilan takroriy aloqaga ega. 
Elman va Jordan tarmoqlari "Oddiy takroriy tarmoqlar" (SRN) sifatida ham tanilgan. 

---

Xopfild 
Xopfild tarmog'i RNN bo'lib, unda qatlamlar bo'ylab barcha ulanishlar bir xil o'lchamga 
ega. U statsionar kirishlarni talab qiladi va shuning uchun umumiy RNN emas, chunki u naqshlar 
ketma-ketligini qayta ishlamaydi. Biroq, u birlashishini kafolatlaydi. Agar ulanishlar Hebbian 
ta'limidan foydalangan holda o'qitilgan bo'lsa, Hopfield tarmog'i ulanish o'zgarishiga chidamli 
bo'lgan mustahkam kontent manzilli xotira sifatida ishlashi mumkin . 
Bart Kosko [32] tomonidan kiritilgan ikki yoʻnalishli assotsiativ xotira (BAM) tarmogʻi assotsiativ 
maʼlumotlarni vektor sifatida saqlaydigan Xopfild tarmogʻining bir variantidir. Ikki yo'nalishlilik 
ma'lumotni matritsa va uning transpozitsiyasi orqali uzatishdan kelib chiqadi . Odatda, assotsiativ 
juftlarni ikkilik kodlashdan bipolyar kodlash afzalroqdir. Yaqinda Markov qadamini qo'llagan 
stokastik BAM modellari tarmoq barqarorligini oshirish va real dunyo ilovalariga moslashish uchun 
optimallashtirildi. BAM tarmog'i ikkita qatlamdan iborat bo'lib, ularning har biri assotsiatsiyani 
chaqirish va boshqa qatlamda chiqish hosil qilish uchun kirish sifatida ishlatilishi mumkin.