«intelleketual tizimlar»

Сунъий нейрон тўрларининг негизи:
Тирик мавжудотлар ичида энг олийси бўлган инсон ҳар қадамда англаш, ўрганиш ва қарор қабул қилишга дуч келади. Нейротўрли йўналиш мия шундай мураккаб масалаларни қай тарзда ечиши ва бу тамойиллар автоматик қурилмаларда қандай амалга оширилганлигини тушунишга ҳаракатдан пайдо бўлди. Ҳозирча сунъий нейрон тўрлари (artificial neural networks, ANN) табиий нейрон тўрларнинг имкон доирасида соддалашган энг охирги кўринишидир. Инсон ва жониворларнинг нерв тизими замонавий технологиялар ёрдамида яратиш мумкин бўлган қурилмалардан анча мураккабдир. Шундай бўлсада, нерв тизимларининг умумий принципларидан фойдаланиб кўпгина амалий масалаларни муваффақиятли ечишга эришилмоқда.
Сунъий нейрон тўрлари биология билан индукцияланади, чунки улар, функционал имкониятлари биологик нейроннинг кўпгина элементар функцияларига ўхшаш элементлардан ташкил топади. Бу элементлар кейинчалик мия анатомиясига мос келувчи (ёки мос келмайдиган) ҳолда ташкил этилади. Ушбу юзаки ўхшашликка қарамасдан, сунъий нейрон тўрлари ҳайратланарли сондаги мияга хос бўлган хусусиятларни намойиш этади. Мисол учун, улар тажрибадан ўрганиш, олдинги мисолларни янги ҳолатларга умумлаштириш ва ортиқча берилганларга эга бўлган кирувчи маълумотлардан муҳим хусусиятларни ажратиб олиш хусусиятларини намоён қилмоқда.
Бундай функционал ўхшашликка қарамасдан, унинг энг оптимист тарафдори ҳам яқин келажакда СНТ инсон мияси функцияларини такрорлайди деган фикрдан йироқда. Энг мураккаб СНТ томонидан намоён қилинган реал “интеллект” ёмғир чувалчанги даражасидан ҳам пастдир ва бу ўриндаги шижоат замонавий реалликка мос равишда камтарона бўлиши керак. Лекин, шу билан биргаликда айрим СНТ амал қилиши ҳайратланарли даражада инсон миясига ўхшашлигини инкор қилиб ҳам бўлмайди. Бу имкониятлар ҳозирда қандай чекланган бўлмасин, инсон тафаккурига чуқур кириб бориш ҳамда кўпгина инқилобий тадбиқлар яқин йилларда рўй беришига ишончни пайдо қилади.
СНТ ташқи муҳитга боғлиқ равишда ўз ҳатти-ҳаркатини ўзгартириши мумкин. Бу омил СНТга бўлган қизиқишнинг асосий сабабларидан биридир.
Кириш сигналлари тақдим этилгандан сўнг (эҳтимол, талаб қилинган чиқишлар билан), улар керакли жавобни таъминлаш учун ўз-ўзидан созлайди. Ҳар бири ўзининг кучли ва заиф томонларига эга бўлган кўпгина ўргатиш алгоритмлари ишлаб чиқилган бўлиб, СНТ нимага ўрганиши, ўрганиш қандай ўтказиш кераклиги билан боғлиқ муаммолар мавжуд.
Сунъий нейрон тўрларининг ривожланиши биологиядан илҳомланади. Бошқача қилиб айтганда, тўр конфигурацияси ва алгоритмлари яратишда тадқиқотчилар уларни мия фаолиятини ташкил этилиши нуқтаи назаридан фиклайдилар. Аммо ўхшатиш шу ерда тугаши мумкин. Чунки бизнинг мия ҳақидаги билимимиз шу қадар чекланганки, мияга тақлид қиладиган кўрсатмалар нисбатан кам топилиши мумкин. Шунинг учун тўр яратилишида фойдали (зарур) амалларни бажара оладиган тузилмаларни қидиришда замонавий биологик билимлардан ташқарига чиқишга тўғри келади. Кўп ҳолларда, мия оддий бир метафора бўлиб, биологик мос келишдан воз кечишга зарурат пайдо бўлади ва ҳаёт материясида мумкин бўлмаган ёки мия анатомияси ва фаолиятига нисбатан жуда кўп чекланишлар асосида СНТ яратилади.
Биология билан боғлиқлик жуда заиф ёки аҳамиятсиз бўлса ҳам, СНТини мия билан қиёслаш давом этмоқда. Унинг амал қилиши, кўп ҳолларда инсон тафаккурини эcлатади ва шу сабабли ушбу аналогияни чеклаб ўтиш мумкин эмас.
Инсоннинг нерв тизими, жуда ҳам катта мураккабликка эга нейронлар деб номланувчи элементлардан ташкил топган. Тахминан 10¹¹ та нейронлар, метр ва ундан катта узунликдаги 10¹⁵ та узатувчи боғланишларда иштирок этади. Ҳар бир нейрон тананинг бошқа элементлари билан умумий бўлган хусусиятларга эга, лекин унинг ўзига хос қобилияти мия тизимидаги коммуникацияни ташкил қилувчи нерв йўллари бўйича электрохимик сигналларни қабул қилиш, ишлов бериш ва узатишдир.


1-расм. Биологик нейрон.
Юқоридаги расмда иккита одатдаги биологик нейронлар кўрсатилган. Дендритлар нерв катагидан бошқа нейронларга боради ва улар синапс деб номланувчи боғланиш нуқталарида сигналларни қабул қилади. Синапс томонидан кириш сигналлари нейрон танасига келтирилади. Бу ерда улар йиғилади, айримлари нейронни қўзғатишга ҳаракат қилса, бошқалари нейронни қўзғатишга тўсқинлик қилади. Нейрон танасидаги қўзғатишлар жамланмаси (йиғиндиси) қандайдир бўсағадан ошса нейрон қўзғалади ва аксонлар орқали бошқа нейронларга сигнал жўнатади. Бу асосий функционал схеманинг жуда кўп мураккабликлари ва истиснолари борлигига қарамасдан, аксарият СНТ фақат ушбу содда хоссани моделлаштиради.
Сунъий нейрон – биологик нейроннинг баъзи функцияларини бажарувчи СНТ элементи бўлиб, унинг асосий вазифаси кириш сигналларига боғлиқ ҳолда чиқиш сигналини шакллантиришдан иборат. Нисбатан кенг тарқалган конфигурацияларда кириш сигналлари мослашувчи сумматорлар орқали силлиқланади, кейин сумматорнинг чиқиш сигнали ночизиқли ўзгартиргичга (активацион функцияга) киради ва у ерда ҳам ўзгартирилиб чиқишга узатилади.

Сунъий нейрон
Активлаштириш функцияси – сунъий нейроннинг чиқиш сигналини (OUT) ҳисобловчи ночизиқли функция. Активлаштирувчи сифатида асосан қуйидаги функциялар ишлатилади:

1. 
   Бўсаға-1 функцияси: . Бу ерда - бўсаға қиймати;
   

2. 
   Бўсаға-2 функцияси:
   

3. 
   Бўсаға-3 функцияси:
   

Бу ерда - бўсаға қийматлари.

4. 
   Сигмоид мантиқий функция: .
   

Нейроинформатика – биологик нейрон тўрлар ишлаш принципи асосида ҳисоблаш тизимларини тадқиқ қиладиган фан йўналиши. Олдинги авлод ҳисоблаш қурилмаларидан бундай тизимларнинг асосий фарқи:

• 
  ҳисоблашда юқори параллеллик;
  
• 
  мавжуд берилганларни умумлаштириш қобилияти;
  
• 
  дастурлаш ўрнини ўргатиш билан алмаштириш;
  
• 
  шовқинга нисбатан юқори турғунлик.
  

Нейрон тўрининг архитектураси – нейрон тўрлари алоҳида элементларининг боғланиш ва ташкиллаштириш усули.

Бир қатламли нейрон тўри.
Нейронларнинг архитектура фарқи ҳар хил активацион функциядан фойдаланишига боғлиқ. Нейрон тўрлари архитектурасига кўра 2 синфга ажратиш мумкин: тўғри тарқалган тўрлар ва рекуррент тўрлар.