«Elektronika va avtomatika» fakulteti «intellektuаl oʼLChАSh аsboblаri» fanidan amaliy mashg‘ulotlarni o‘tkazish uchun uslubiy ko’rsatmalar toshkent 2021-2022

Sun'iy neyron tarmog'ini o'rganishning mohiyati
Sun'iy neyronda tabiiy neyronning ishlashini taqlid qilish uchun juda tik old tomoni bo'lgan chiziqli bo'lmagan qo'zg'alish funktsiyasi kiritilgan. Bu neyron chiqish signalining ikki holatini takrorlash imkonini beradi (1 - qo'zg'aluvchan holat; 0 - inhibisyon holati). Bir holatdan ikkinchi holatga o'tish chegarasi doimiy ofset Co qiymati bilan tartibga solinadi. E'tibor bering, sun'iy neyron analog sxema yoki raqamli imitator-neyron uchun ba'zi tashqi quvvat manbasini o'z ichiga oladi(2.4-rasm). Shu munosabat bilan elektrokimyoviy energiyani qayta tiklash uchun "o'lik" vaqtni joriy qilishning hojati yo'q. Bu kremniy neyronlari ancha tezroq ekanligini anglatadi.

Chizma. 2.4. Asosiy sun'iy neyron:

x, ... x₆ - kirishlar; C | C₆ - tortish omillari; C₀ - siljish chegarasi; E -
to'plovchi; F (.) - chiziqli bo'lmagan siljish funktsiyasi
Neyron tarmoqlarni yaratish va ulardan foydalanishning yana bir qismi individual neyronlar o'rtasidagi ko'plab aloqalarga tegishli. Inson miyasida guruhlash ma'lumotlarning dinamik, interaktiv va o'z-o'zini tartibga soluvchi tarzda qayta ishlanishi uchun sodir bo'ladi. Biologik neyron tarmoqlar mikroskopik komponentlardan uch o'lchovli fazoda yaratilgan va turli xil ulanishlarga qodir va inson tomonidan yaratilgan tarmoq uchun jismoniy cheklovlar mavjud.

Hozirgi vaqtda mavjud neyron tarmoqlar bir-biriga bog'langan qatlamlar ko'rinishidagi sun'iy neyronlar guruhidir. 2.7 rasmda. sun'iy neyron tarmoqlarning tipik tuzilishi ko'rsatilgan.

Chizma. 2.7. Oddiy neyron tarmoq diagrammasi: 1 - kirish qatlami; 2 - yashirin qatlam; 3 - chiqish qatlami

Faqat bitta qatlam yoki hatto bitta elementni o'z ichiga olgan tarmoqlar mavjud bo'lsa-da, aksariyat ilovalar kamida uchta turdagi qatlamlarni o'z ichiga olgan tarmoqlardan foydalanadi - kirish 1, yashirin 2 va chiqish 3. Kirish neyron qatlami ma'lumotlarni kirish fayllaridan yoki to'g'ridan-to'g'ri elektron sensorlardan oladi. Chiqish qatlami axborotni bevosita tashqi muhitga, ikkinchi darajali kompyuter protsessoriga yoki boshqa qurilmaga yuboradi. Ushbu ikki qatlam o'rtasida turli xil bog'langan neyronlarni o'z ichiga olgan bir nechta yashirin qatlamlar bo'lishi mumkin, yashirin neyronlarning har birining kirish va chiqishlari boshqa neyronlarga ulangan.

Bir neyrondan ikkinchisiga aloqa yo'nalishi neyron tarmoqlarning muhim jihati hisoblanadi. Ko'pgina tarmoqlarda yashirin qatlamdagi har bir neyron oldingi qatlamdagi barcha neyronlardan va odatda kirish qatlamidagi neyronlardan signallarni oladi. Signallar bo'yicha operatsiyalarni bajargandan so'ng, neyron o'z chiqishini keyingi qatlamlarning barcha neyronlariga uzatadi va signalni chiqishga oldinga (feedforward) beradi. Qayta aloqa bilan qatlam neyronlarining chiqishi oldingi qatlamning neyronlariga yo'naltiriladi.
Neyronlar orasidagi aloqa turi tarmoqning qanday ishlashiga katta ta'sir ko'rsatadi. Neyron tarmoqlarning ko'pgina dasturiy ta'minot paketlari foydalanuvchiga ulanishlarni xohlagancha qo'shish, ayirish va boshqarish imkonini beradi. Doimiy ravishda sozlanadigan aloqa parametrlari ham hayajonli, ham taqiqlovchi bo'lishi mumkin.
Neyron tarmoqlarni barcha hisoblash masalalarini hal qilish uchun universal deb hisoblash mumkin emas. An'anaga ko'ra, kompyuterlar va hisoblash texnikasi ko'plab ilovalar uchun ideal bo'lgan. Zamonaviy raqamli kompyuterlar raqamli va ramziy hisob-kitoblarni bajarish qobiliyati bo'yicha odamlardan ustundir. Biroq, odam tashqi ma'lumotlarni idrok etishning murakkab muammolarini (masalan, olomondagi odamni uning yuzidan tanib olish) shunday tezlik va aniqlik bilan hal qilishi mumkinki, u bilan solishtirganda dunyodagi eng kuchli kompyuter umidsiz darajada sekin aqlli ko'rinadi. Ularning ishlashidagi bunday sezilarli tafovutning sababi nima? Sababi dunyoni parallel idrok etishda