Neyronli tarmoqning asosiy tushunchalari va elementlari

9- Amaliy mashg’ulot. Sodda neyron tarmoqlarini qurish. Neyron tarmoqlarining to’gri va teskari tarqalish algoritmlari. Neyron tarmoqlarni regulyarizasiyalash

Neyronli tarmoqning asosiy tushunchalari va elementlari

Neyron-elektr faolliklikka ega boʻlgan va organizmni operativ boshqaradigan tirik organizmlar nerv hujayralarining alohida turi hisoblanadi. Neyron tarkibi: soma (tan), dendritlar - kirish axborotlarni va akson - chiqish axborotlarni uzatadigan oʻsimtalardan iborat boʻladi. Har bir neyron faqat bir akson va bir necha dendritlardan iborat. Neyronning chiqish signali (qoʻzgʻalishi, impulsi) boshqa neyronga nerv birikish (sinaps)lar orqali keladi. Bu holatda qoʻzgʻalish signallari kuchaytirilishi yoki kamaytirilishi mumkin. Shuning uchun neyron tanasi kirishiga ikki turdagi - qoʻzgʻalishli va tormozlanishli signallar keladi. Neyron tanasi - bu signallarni algebraik jamlab, shu jamlangan signal ustida nochiziqli qayta oʻzgartirish amalini bajaradi. Jamlangan signal qiymati qandaydir chegarali qiymatidan oshgan holatda neyron qoʻzgʻaladi va chiqish signalni boshqa neyronlarga yuboradi.
NTlari qaerda ishlatiladi. Zamonaviy kompyuterlar matematik operatsiyalarni juda katta tezlikda bajaradilar. Raqamlar bilan turli xil arifmetik va mantiqiy operatsiyalarni echish har qanday kompyuter ishining mohiyatini tashkil etadi.
Raqamlarni juda katta tezlikda qo'shish - bu kompyuterning inson miyasiga nisbatan juda katta ustunligi. Ko'p sonlarni qo'shish va ularni hisoblash tezligi odamga qiyinchilik tug'diradi. Ammo shunday masalalar borki, ularni echishda bizning miyamiz har qanday kompyuterga qaraganda ancha samarali hisoblanadi. Agar quyidagi rasmga nazar tashlasak, unda tasvirlangan narsalarni miyamiz bilan osongina tanib olamiz (9.1-rasm):

9.1.-rasm.Tasvirlangan narsalarni miyamiz bilan tanish.

Siz rasmda ko'rsatilgan narsani osongina bilib olishingiz mumkin, chunki bizning miyamiz tasvirni tahlil qilish va sinflash uchun ideal vosita hisoblanadi. Boshqa tomondan bunday masalalarni kompyuter yordamida hal qilish juda qiyin jarayondir. Ammo biz zamonaviy kompyuterlarning hisoblash resurslaridan inson miyasi - sun'iy NTning ishini modellshtirishda foydalanishimiz mumkin.

NTli hisoblashlarning matematik asosi - har qanday koʻp oʻzgaruvchilardan bogʻliq boʻlgan nochiziqli funksiyani oldindan belgilangan aniqligi bilan chiziqli amal va ketma-ket ulangan bir oʻzgaruvchidan bogʻliq boʻlgan nochiziqli funksiyalar yordamida approksimatsiyalash (ifodalash) qoidasi boʻladi.
NTli hisoblashlarning asosiy xususiyatlari: a) konneksiyanistlik - axborotni va qayta ishlash algoritmlarni eslash sifatida neyronlar orasidagi oʻlchangan bogʻlanishlardan foydalanish; b) oʻrgatish - masalalarni berilgan sinfiga NTlarni sozlash jarayonida “dasturlash” funksiyani bajarish.
Mazkur xususiyatlar NTlarni - universallik, ommaviy parallellik va golografiklik (tuzilmaning qisman buzilishida ishlash jarayonini saqlash) xossalar bilan ta’minlaydi.
NTli hisoblashlarning afzalligi quydagi holatlarda koʻrinadi:

• 
  masalalarni matematik usullar yordamida formallashtirish mumkin boʻlmaganda;
  
• 
  mavjud formallashtiriladigan masalani yechish uchun matematik apparati mavjud boʻlmaganda;
  
• 
  formallashtiriladigan masalani yechishning matematik apparati juda katta resurs(vaqt, texnika, energiya va boshqa)larni talab qilganda.
  

NTlar - ma’lumotlar oqimini tahlil qilib, undagi qonuniyatlarini oʻrganib, oʻz ishini takomillashtirish xususiyatiga ega boʻlgan algoritmlar toʻplamining umumiy nomlanishi.
NT deb atalmish ushbu texnologiya shaxslarning bosh miyasi kabi tuzilgan boʻlib, murakkab masalalarni yechishda qoʻllaniladi:
- murakkab tizimlar holatini tasniflash;
- ogʻzaki nutqni tushunib olish;
- texnologik jarayonlarni boshqarish;
- moliyaviy oqimlarni boshqarish;
- katta hajmdagi axborot oqimlardan iborat boʻlgan ilmiy, bashoratlash masalalarni yechish va boshqalar.
1990 - yillarda California Scientific SoftWare firmasi tomonidan ishlab chiqilgan NTli Brain Maker dasturi, harbiylarni buyurtmasiga binoan ishlab chiqilgan boʻlib, biznes masalalarini yechishga moʻljallangan va keng qoʻllanib kelinmoqda.
NTli texnologiya quyidagi ikki xususiyatdan iborat:
- ta’lim olish xususiyati, ya’ni aniq misollar orqali bilimini koʻpaytirish;
- yangi vaziyatlarni tushunib olish yoki bashoratlash xususiyati, ya’ni bu yerda yechimi juda yuqori aniqlikda beriladi.
NT texnologiyasini qoʻllash quyidagi bosqichlarga binoan bajariladi:

1. 
   bosqich. Muammoni aniq ta’riflash. Bu yerda biz olishimiz zarur boʻlgan natijani aniq tasavvur qilishimiz shart. Masalan, obligatsilardan olinadigan foydani grafigi: investitsion loyihani maqbulli koʻrsatkichi.
   
2. 
   bosqich. Boshlangʻich ma’lumotlarni aniqlash va tayyorlash. Bu yerda jarayonni tasvirlovchi zaruriy aniq va toʻliq ma’lumotlarni toʻplash koʻzda tutiladi. Shu bois ushbu bosqichda oʻrganiladigan muammo sohasi boʻyicha mutaxassis jalb qilinishi shart.
   
3. 
   bosqich. Tizimga ma’lumotlarni kiritish, testdan oʻtkazish. Ushbu bosqichdan asosiy maqsad - asosiy vaziyatlarni tashkillashtirish va ma’lumotlarni ushbu vaziyatlar boʻyicha taqsimlash.