Ma’ruza №15 Mavzu: Neyron tarmoqlari

5.3. Assotsiativ xotirali neyron tarmoqlar

Assotsiativ xotirali NTlarni tuzishdan oldin assotsiativli xotira qanday tuzilma va u qanday masalalarni yechishda qo’llaniladi kabi savollarni qarab chiqamiz.

Insonda assotsiatsiya paydo bo’lishi uchun u obyekt haqidagi to’liq bo’lmagan ba’zi axborotlarni olishi va ushbu axborotlar asosida obyektni batafsil tavsiflashi mumkin bo’lsa. Masalan, odam haqida ba’zi bir axborotlarga asoslanib uni tanib olish mumkin. Bu holda odatdagi ko’nikma bo’yicha inson xotirasida assotsiatsiya paydo bo’ladi. Ta’kidlash joizki, obyektni aniq tanib olish uchun to’liq bo’lmagan axborotlar yetarli bo’lmaydi. Shuning uchun obyektlarni to’liq tanib olishga erishish uchun ular haqidagi qo’shimcha axborotlardan ham foydalanish talab etiladi.
Yuqoridagi misollardan kelib chiqib aytish mumkinki, assotsiativli xotira-bu noto’liq va qisman noishonchli axborotlar asosida obyekt haqida yetarli to’liq tavsifni tiklashga imkoniyat yaratadi.
Endi masalalarni assotsiativli xotira yordamida yechishni formallashtirish jarayonini qaraymiz [29]:

1. 
   Tanib olinadigan obyektlar bilan ular haqidagi boshlang’ich axborotlarning o’zaro munosabatlarini aniqlash va obyektlarni aniq tavsiflash uchun qo’shimcha axborotlar bilan to’ldirish.
   
2. 
   Boshlang’ich axborotlardan noishonchli axborotlarni olib tashlash va qolganlari asosida tanib olish masalani yechish.
   

Bu yerda obyektning aniq tavsifi deganda assotsiativli xotira uchun yetarli bo’lgan barcha axborotlar tushuniladi. Ikkinchi masala qadamba-qadam yechilmaydi, balki olingan axborotlarning ma’lum bo’lgan etalonlar va noishonchli axborotlarni saralab olingan axborotlar bilan o’zaro munosabatini aniqlash amalga oshiriladi.
Misol. Masalaning formal qoʻyilishi. -oʻlchovli vektorda ta etalonlar toʻplami berilgan boʻlsin. Shunday tarmoq qurish kerakki, ushbu tarmoqning kirishida ixtiyoriy obyektni tasvirlaydigan vektor tarmoqning chiqishida “Eng oʻxshash” etalonni aniqlasin.
Quyida obyekt deganda koordinatali -oʻlchovli vektorlar va etalon misolida ga “Hammadan koʻra” tushunchasiga ga yaqin vektor tushuniladi. Ko’rinib turibdiki, bu talab va vektorlarning maksimal skalyar koʻpaytmasiga ekvivalent
.
Oʻng qismning birinchi ikki qoʻshiluvchisi ixtiyoriy va obyektlar uchun mos tushadi, negaki barcha obyektlarning vektor uzunliklari ga teng. Demak yaqin obyektlarni izlash masalasi shunday obyektlarni izlashga olib kelinadiki, ularning skalyar koʻpaytmasi maksimal boʻlishi kerak boʻladi.