Neyronli tarmoqning asosiy tushunchalari va elementlari

Neyronli tarmoqning elementlari. Neyroinformatikada algoritmlar va qurilmalarni tavsiflash uchun maxsus "sxemotexnikalar” shakllantirilgan bo’lib, ulardagi elementar qurilmalar: summatorlar, sinapslar, neyronlar va boshqalar masalalarni yechish uchun tarmoqda birlashgan bo’ladi [8].
Neyroinformatikada foydalaniladigan haqiqiy sxemotexnikalar NTlarni tasvirlashning o’ziga xos tilini va ularni muxokama qilishni o’zida namoyon etadi.
Neyrotizimlarning eng muhim elementlaridan biri-bu adaptivli (moslashuvchan) summator hisoblanadi. Adaptivli summator x kirish signalini vektorini  parametrlar vektoriga skalyar ko’paytmasini hisoblaydi. Sxemada uni 9.2-rasmda ko’rsatilgandek belgilaymiz. Uni adaptiv deb atashimizning boisi-unda  parametrlarga moslashuvchi bektorning mavjudligidir. Ko’pchilik masalalarda chiqish signallarining chiziqli birjinslimas funksiyalariga ega bo’lish foydali hisoblanadi. Uni hisoblashni ham 0-li kirishda doimiy bitta signaldan olinadigan (n+1) kirishdan iborat adaptivli summator yordamida tasvirlash mumkin (9.3-rasm) [8-14].
Signalni chiziqsiz o’zgartirtkich 9.4-rasmda tasvirlangan. U skalyarli x kirish signalini oladi va uni (x) fumksiyaga aylantiradi.
Shoxlash nuqtasi bitta signalni bir nechta manzillarga tarqatish uchun hizmat qiladi (9.5-rasm). U skalyarli x kirish signalni oladi va uni o’zining barcha chiqishlariga uzatdi. Standartli formal neyron kirish summatori, chiziqsiz o’zgartkich va chiqishdagi shoxlash nuqtalaridan iborat bo’ladi (9.6-rasm).


9.3-rasm. Birjinslimas adaptivli summator.


9.2-rasm. Adaptivli summator.


9.5-rasm. Shoxlash nuqtasi.





9.4-rasm. Signalni chiziqlimas o’zgartkich.

9.6-rasm.Formal neyron.

Misol. Ko’pchilik NTlarda foydalaniladigan neyronlar 9.7-rasmda keltirilgan struktura ko’rinishida bo’ladi.
9.7-rasmda quyidagi belgilashlardan foydalanilgan:
x - neyronning kirish signallar vektori;
α - neyronning sinaptikli vaznlari vektori;
Σ- neyronning kirish sigallari summatori;
p = (α,x) - kiruvchi summatorning chiquvchi signali;
σ - funksional o’zgartkich;
y - neyronning chiquvchi signali.



9.8-rasm. Sinaps.
Chiziqli aloqa-sinaps‑summatordan alohida uchramaydi, lekin ba’zi bir fikrlashlarda bu elementni aloxida ajratish qulay hisoblanadi (9.8-rasm). Agar sinapsning kirish signalini x, sinaptikli vaznini esa α yordamida belgilasak, u holda
sinapsning chiquvchi signali αx ga teng bo’ladi.
Aloqalarni faqat kirish signallari summatoriga emas, balki shoxlash nuqtasiga ham ulash foydalali bo’lishi mumkin. Natijada adptivli summatorga ikkiyoqlama va “chiqishli yulduz” deb nomlanuvchi elementni hosil qilamiz. Uning chiqish aloqalari signalni o’zining vazniga ko’paytirishdan hosil bo’ladi.
Demak, NTlarni hosil qilidigan asosiy elementlarga tavsif berildi.