|
Neyronni asosiy xususiyat, tushuncha va modellari
|
| bet | 2/15 | | Sana | 26.11.2023 | | Hajmi | 0,6 Mb. | | #105888 |
Bog'liq ma\'lumotlarning intellektual tahlili Amaliyot MI 2 kis21 05 guruh1.Neyronni asosiy xususiyat, tushuncha va modellari.
Neyron bosh miyaning tarkibiy birligi bo‘lib, ularni o‘zaro xarakati axborotni qayta ishlash jarayonda elektr
signallarni o‘zatish va ketma-ket-parallel: kuchaytirish kamaytirish, nochiziqli qayta o‘zgartirish, jamlash kabi qayta o‘zgartirishlar yo‘li bilan bajariladi. Sun’iy
neyron modeli tabiiy neyronni funktsional xususiyat
va xarakteristikalarini aks etadi. Neyron elektr
faolliklikka ega bo‘lgan va organizmni operativ boshqaradigan tirik organizmlarni nerv (asab) xujayralini alohida turi
bo‘ladi. Neyron tarkibi: soma (tan), dendritlar - kirish axborotlarni o‘zatadigan o‘sitmalar va akson - chiqish axborotlarni o‘zatadigan o‘sitmalar. Xar bir neyron faqat bir akson va bir necha dendritlardan iborat. Neyronni chiqish signali (qo‘zg‘alishi, impulsi) boshqa neyronga
nerv birikkish (sinaps)lar orqali keladi. Bu holatda
qo‘zg‘a
lish signallar kuchaytirilishi yoki kamaytirilishi mumkin.
Shuning uchun neyron tanasi krishiga ikki turdagi - qo‘zg‘alishli va tormozlanishli signallar keladi. Neyron
tanasi bu signallarni algebraik jamlab shu jamlangan signal
o‘stida nochiziqli qayta o‘zgartirish amalni bajaradi.
Jamlangan signal qiymati qandaydir chegarali qiymtidan
oshgan holatda neyron qo‘zg‘alanadi va chiqish signalni boshqa neyronlarga
yuboradi. Neyrotarmoqli hisoblashlar matematik asosi - har qanday ko‘p o‘zgaruvchanlardan bog‘lik bo‘lgan
nochiziqli funktsiyani oldindan belgilangan aniqligi bilan
chiziqli amal va ketma-ket ulangan bir o‘zgaruvchandan bog‘lik bo‘lgan nochiziqli
funktsiyalar yordamida approksimatsiyalash (ifodalash)
mumkin - qoidasi bo‘ladi. Neyrotarmoqli hisoblashlarni asosiy
xususiyatlari: a) konnektsiyanistlik - axborotni va qayta ishlash algoritmlarni eslash sifatida
neyronlar orasidagi vaznlangan (o‘lchangan) bog‘lanish
(aloqa)lardan foydalanish; b) o‘rgatish
|
| |
