Bog'liq 21-Axborot-tizimlari-2013-oquv-qollanma-R.X.Alimov-va-bosh
13.2. Neyron to’rlarining tarixi Neyron to’rlarning nazariy asoslari dastlab 1943 yilda U.Makkalox va uning
shogirdi U.Pitts olib borgan tadqiqotlarga borib taqaladi. Neyron tushinchasi va
og’irlik tushinchasi shu olimlarning ilmiy izlanishlaridan qolgan.
Makkalox modelining asosiy kamchiligi transfer funktsiya (o’tish funktsiyasi)
sifatida faqatgina zinali funktsiyadan foydalanilgan. Bu xam aslida Makkaloxning
ilmiy qarashlaridan biri edi. Olim transfer funktsiya faqat ikki xolatdagina bo’la
olishi kerakligini, neyron xam kirish signallariga qarab ikki xolatning birida –
ishlagan yoki ishlamagan xolda o’z natijasini setning keyingi neyronlariga uzatishi
lozimligini aytgan.
Ammo keyingi tadqiqotchilarning ilmiy izlanishlari natijasida shu narsa ma’lum
bo’ldiki, transfer funktsiya sifatida faqatgina zinali funktsiya emas, balki boshqa
funktsiyalardan, masalan chiziqli, logarifmik-sigmoida, tangens-sigmoida kabi
funktsiyalardan foydalanish xam yaxshi natijalar beradi (qaysi transfer funktsiyadan
foydalanish aniq xolatlarga, muammolarga bog’liq).
Makkaloxning ishlarida ba’zi kamchiliklarga xam yo’l qo’yilgan bo’lishiga
qaramasdan neyron to’rlarning nazariyasi negizi xali xam o’shandayligicha
qolmoqda.
Neyron to’rlarning rivojlanishiga bo’lgan katta turtkilardan biri neyrofiziolog
olim F.Rozenblat taklif qilgan modelь – perseptron bo’ldi. Perseptronning Makkalox
modelidan farqi neyronlar orasidagi aloqalardagi og’irliklarning o’zgaruvchanligi edi.
O’zgaruvchanlik imkoniyatining mavjudligi neyron to’rlarni turli muammolarni
echishga «o’rgana oladigan» qildi.
Keyinchalik Xopfild, Verbos, Koxonen, Fukushima kabi olimlar neyron to’rlar
ustida ilmiy izlanishlar olib bordilar va katta natijalarga erishdilar.
Neyron to’rlarni o’rganish natijasida ularning bir qancha xususiyatlari ma’lum
bo’ldi. Neyron to’rlardan prognozlashda, jarayonlarni boshqarishda, immitatsiya
qilish va taxlil qilishda foydalanish yuqori samara beradi. Neyron to’rlarni boshqa
usullarni tadbiq qilish qiyin bo’lgan sharoitlarda – muammoni xal qilish algoritmi
mavxum bo’lganda, ma’lumotlar noaniqligida, etishmasligida, juda katta yoki juda
kichik xajmdaligida, qarama-qarshiliklar mavjud sharoitlarda tadbiq qilish oson va
samarali.
Bunga asosiy sabab boshqa usullardagi kabi kerakli jarayonni qonuniyatlarini
aniqlab, matematik tenglamalar tuzib, echish algoritmlari ishlab chiqishning
zaruriyati yo’q. Neyron to’rlar arxitekturasi, transfer funktsiyalar va o’rgatish
algoritmlari to’g’ri tanlansa neyron to’rni tayyor ma’lumotlarda o’rgatish natijasida, u
foydalanishga tayyor bo’ladi.
Neyron to’rlarni o’rgatish deyilganda neyron to’rning o’zi o’z ichki
parametrlarini xisoblab topib o’zgartirishi tushiniladi. Buning uchun tarmoqqa
173
tanlangan kirish qiymatlari beriladi va xosil bo’lgan natijalarni xaqiqiy natijalar bilan
solishtirib farqi(xatolik) topiladi. SHu farq neyron to’r uchun parametrlarini
to’g’rilashiga asos va ma’lumot bo’ladi.
