neyron to’rlari
ni tashkil qiladi. Bitta oldingi qatlamdagi neyron
chiqish o’simtasi - dendrid orqali signalni keyingi qatlamdagi neyronlarga ularning
aksonlari orqali beradi. Eng birinchi qatlamdagi neyronlar signallarni ma’lum
organlarning retseptorlari orqali oladi. Masalan ko’z, burun, teri va xokazolar. Eng
oxirgi qatlamdagi neyronlar esa signallarni ma’lum organlarning muskullariga
uzatadi. Masalan qo’l, oyoq, yuz, tovush pardalari va xokazolar.
Ana shu kabi miya tuzulishini o’rganishlardan kelib chiqib biologik
neyronlarning funktsional analogi sun’iy neyronlarni yaratishga xarakatlar
qilinmoqda. Albatta, bugun erishilgan natijalar inson miyasiga nisbatan juda primitiv,
lekin shilliqurt, chuvalchang miyasi darajasida deyish mumkin.
Sun’iy neyron tabiiy neyronning funktsiyasini bajara oladigan matematik
modelь, apparat yoki kompyuter dasturidir. Bunda signallarning qiymati (ya’ni
amplitudasi)gina xisobga olinadi. Tabiiy neyronda esa nafaqat signalning qiymati,
balki chastotasi xam xal qiluvchi axamiyatga ega bo’lishi mumkin. Ammo
168
organizmlar miyasini bugungi o’rganilganlik darajasi juda past bo’lib, xozirgacha bu
borada ilmiy natijalarga erishilmagan.
Neyron deyilganda sun’iy neyron aniqrog’i, kompyuter dasturini nazarda
tutiladi.
Oddiy neyronni ko’rib chiqaylik:
Bu erda:
p
– kirish vektori (input vector);
R
– kirish elementlari soni (number of input elements);
w
– og’irliklar vektori (weight vector);
b
– surilish (bias);
n
– kirishning og’irliklarga ko’paytirilgan va surilgan qiymati (wpqb);
f
– transfer funktsiya (transfer function);
a
– chiqish (output).
Neyronga kirish vetori p beriladi. Kirishlarning barchasi bir xil ta’sir kuchiga
ega bo’lmaydi. SHuning uchun ma’lum kirishning ta’sir kuchini boshqarish
maqsadida og’irlik w tushunchasi kiritilgan. Xar bir kirish qiymati p og’irliklar vetori
w ning mos elementiga ko’paytirilib natijalar jamlanadi (ya’ni
wp+p
1
w
1,1+
p
2
w
1,2
+
…p
R
w
1,R
). Summaga surilish qiymati b qo’shiladi. b xam og’irlik w ga juda
o’xshash, ammo uning «kirish» qiymati o’zgarmas 1 (bir) konstantadir (ya’ni b kirish
qiymati emas). Natijada transfer funktsiyaning kirish qiymati n xosil bo’ladi (ya’ni
n+wp+b
). Bu qiymat transfer funktsiya (uzatish funktsiyasi)ga parametr sifatida
berilib neyronning chiqishi a topiladi.
w va b neyronning sozlanadigan parametrlaridir. Ana shu parametrlar
o’zgartirilib neyron ma’lum bir funktsiyani bajaradigan xolga keltiriladi. SHu jarayon
neyronni o’rgatish deb yuritiladi. Neyron to’rlarning markaziy g’oyasi xam ana
shunda: neyronlarning w va b qiymatlarini o’zgartirib, ya’ni o’rgatib ixtiyoriy
vazifani bajaradigan xolga keltirish mumkin. Neyronni sxematik ravishda
quyidagicha ifodalash mumkin:
169
Neyron kirish qiymatlarini og’irliklarga ko’paytmasini jamlabgina qolmasdan
ma’lum bir funktsiya – transfer funktsiyada xam qayta ishlaydi. Transfer funktsiya
sifatida
chiziqli,
zinali,
logarifmik-sigmoida,
tangensoida
funktsiyalaridan
foydalaniladi. qanday funktsiyadan foydalanish aniq masalaga bog’liq.
Bitta neyronning funktsional quvvati juda past, lekin uning afzalliklaridan biri –
ko’plab neyronlar birlashtirilib, quvvati oshirilib ishlatilishi mumkin.
quyida S dona neyrondan tashkil topgan 1 qatlam(layer)li neyron to’r keltirilgan:
R – kirish elementlari soni;
S – birinchi qatlamdagi neyronlar soni;
Og’irliklar vektori W matritsasining qatorlari neyronlarning indeksini, ustunlari
esa kirish indekslarini ifodalaydi, ya’ni:
w
1,1
– birinchi neyronning birinchi kirishga og’irligi;
w
1,2
– birinchi neyronning ikkinchi kirishga og’irligi;
w
2,1
– ikkinchi neyronning birinchi kirishga og’irligi;
w
S,R
– Sinchi neyronning Rinchi kirishga og’irligi.
170
Tushunish osonroq bo’lishi uchun yuqoridagi detalьniy sxemani quyidagi soddaroq
ko’rinishga keltirish mumkin:
Neyronlarning bunday tarzda qatlamga biriktirilishi kirish signallarini barcha
neyronlarga uzatilishi, neyronlar xar biri o’zi mustaqil ishlashi va xar bir neyronning
chiqishini aloxida-aloxida olish imkononi beradi. Bundan tashqari ko’plab sondagi
neyronlarni bitta setga birlashtirganda qo’yilagan masalani echish uchun yaroqli
arxitekturani xosil qilish mumkin bo’ladi.
Odatda uchraydigan masalalarni echish uchun bir emas ko’p qatlamli neyron
to’rlar talab qilinadi. Ko’p qatlamli neyron to’rlarda birinchi qatlam kirish qatlami
(input layer), oxirgi qatlam chiqish qatlami (xutput layer) va boshqa barcha ichki
qatlamlar berkitilgan qatlamlar (hidden layers) deb nomlanadi.
Quyida ko’p qatlamli neyron to’rga misol tariqasida 3 qatlamli neyron to’r
keltirilgan:
Birinchi qatlamdagi neyronlarning og’irlik matritsasi IW (Input Weights)
sifatida belgilangan. Keyingi barcha qatlamlarda esa LW (Layer Weights) tarzida
belgilangan.
Sxemadan ko’rish mumkin birinchi qatlamning chiqishi a
1
ikkinchi qatlamga
kirish sifatida berilmoqda va mos ravishda ikkinchi qatlamning chiqishi a
2
uchinchi
qatlamning kirishiga berilmoqda. Butun setning chiqishi – oxirgi qatlamning chiqishi
a
3
dir.
171
Bu sxemani soddalashtirilgan xolda quyidagicha ifodalash mumkin:
Ko’p qatlamli neyron to’rlar o’ta kuchli funktsional quvvatga ega bo’lib,
murakkab funktsiyalarni approksimatsiya(ifoda)lay olishi mumkin. Xususan birinchi
qatlami sigmoida va ikkinchi qatlami chiqizli transfer funktsiya bo’lgan ikki qatlamli
neyron to’r ixtiyoriy funktsiyani approksimatsiyalay oladi. Albatta, buning uchun
approksimatsiyalanishi kerak bo’lgan funktsiyaning murakkabligiga xarab xar ikkala
qatlamdagi neyronlar soni etarli bo’lishi va ko’p, lekin chekli sondagi o’rgatish
amalga oshirilishi kerak.
Neyron to’rlarda quyidagi transfer funktsiyalar ishlatiladi:
Zinali (hard limit):
0
,
1
0
,
0
n
агар
n
агар
a
CHiziqli (linear):
b
wn
a
Sigmoida
(log-
sigmoid):
n
e
a
1
1
Zinali transfer funktsiya barcha transfer funktsiyalar ichida eng funktsional
kuchsizi, ammo birinchi neyron to’r(perseptron)da aynan mana shu funktsiyadan
foydalanilgan. CHiziqli transfer funktsiyaning boshqa transfer funktsiyalardan
afzalligi – chiqish doirasi katta, ammo shu bilan birga eng katta kamchiligi ixtiyoriy
ko’p qatlamli chiziqli neyron to’rni bir qatlamli chiziqli neyron to’r bilan almashtirish
mumkin. YA’ni faqat chiziqli transfer funktsiyalardan foydalanib neyronlarni ko’p
qatlamlarga biriktirish ularning funktsional quvvatini oshirmaydi. CHiziqli transfer
172
funktsiyaning aksini sigmoida transfer funktsiyasida ko’rishiiz mumkin. Sigmoida
transfer funktsiyali neyronning chiqishi kirishiga mos ravishda 0 va 1 oralig’ida
joylashadi. SHuning uchun xam bunday funktsiyalarni siquvchi funktsiyalar deb xam
yuritiladi. Sigmoida transfer funktsiyali neyronlarni ko’p qatlamlarga biriktirish
ularning funktsional quvvatini juda oshiradi.
|
