2. Xatoliklar funksiyasi

– to‘g‘ri tarqalish to‘rlari (feedforward) – signal to‘r bo‘yicha faqat bitta yo‘nalish o‘tadi: 
kirishdan chiqishga; 
– teskari bog‘lanishli to‘rlari (feedforward / feedback); 
– yonlanma bog‘lanishli to‘rlar (laterally connected); 
– gibrid to‘rlar. 
Umuman olganda, bog‘lanishlar tuzilmasi bo‘yicha SNT ikkita sinfga guruhlanishi mumkin:
1) to‘g‘ri tarqalishli to‘rlar – tuzilmada teskari bog‘lanishlar yo‘q; 
2) rekkurent to‘rlar – teskari bog‘lanishli. 
To‘rlarning birinchi sinfida eng mashhur va ko‘p ishlatiladigani sun’iy neyronlari qatlamli 
joylashgan ko‘p qatlamli to‘rlari hisob-lanadi.
Qatlamlar o‘rtasidagi bog‘lanishlar – bir yo‘nalishda va aksariyat hollarda har bir neyron 
chiqishi keyingi qatlamdagi barcha neyronlarning kirishi bilan bog‘langan bo‘ladi. Bunday 
to‘rlar “statik to‘rlar” deyiladi, chunki o‘z tuzilmasida teskari bog‘lanishlarga va dinamik 
elementlarga ega emas, to‘r chiqishi esa faqat kirish sifatida berilgan to‘plamga bog‘liq bo‘ladi, 
to‘rning oldingi holatlariga bog‘liq emas. Statik to‘rlardan farqli ravishda ikkinchi sinfidagi 
to‘g‘ri tarqalishli to‘rlarga “dinamik to‘rlar” deyiladi. Ularda teskari bog‘lanishning mavjudligi 
tufayli har bir vaqt momentidagi holat oldingi holatga bog‘liq bo‘ladi.
Yechilishida SNT ishlatiladigan masalalarni 4 toifaga bo‘lish mumkin:
– anglash va klassifikatsiya (klaster tahlil, masalan, belgili berilganlarni va nutqni anglash, 
elektrokardiogrammani, qon kataklarini va boshqa berilganlarni sinflarga ajratish; klasterli 
tahlilda o‘lchov berilganlarini guruhlash va ichki xususiyatlari bilan bir-biriga juda ham o‘xshash 
bo‘lgan berilganlarni bitta sinf ostilariga (klasterlarga) guruhlash amallari bajariladi); 
– tasvirlarga ishlov berish: matn, video-, aerofoto suratlar; 
– identifikatsiya va boshqaruv tizimlari;
– signallarni bilan ishlash, xususan, modellashtirish masalalarida funksiya 
approksimatsiyasi.
Topologik nuqtayi nazardan neyron to‘rini o‘lchangan bog‘lanishli yo‘naltirilgan graf 
ko‘rinishi tasavvur qilish mumkin. Bunda sun’iy neyronlar graf uchlari, sinaptik bog‘lanishlar – 
graf yoylari bo‘ladi.
Sun’iy neyron – biologik neyronning ba’zi funksiyalarini bajaruvchi SNT 
elementi bo‘lib, uning asosiy vazifasi kirish signallariga bog‘liq holda chiqish 
signalini shakllantirishdan iborat. Eng keng tarqalgan konfiguratsiyalarda kirish 

---

signallari moslashuvchi summatorlar orqali silliqlanadi, keyin summatorning 
chiqish signali nochiziqli o‘zgartirgichga (faollashtirish funksiyasiga) kiradi va u 
yerda ham o‘zgartirilib chiqishga uzatiladi. 
8.1 -rasm Sun’iy neyron 
Faollashtirish funksiyasi – sun’iy neyronning chiqish signalini (OUT) hisoblovchi 
nochiziqli funksiya bo‘lib, bu o‘rinda asosan quyidagi funksiyalar ishlatiladi: 
8.2 -rasm Faollashtirish funksiyalari 
Neyroinformatika – biologik neyron to‘rlar ishlash tamoyili asosida hisoblash 
tizimlarini tadqiq qiladigan fan yo‘nalishi bo‘lib, oldingi avlod hisoblash 
qurilmalaridan bunday tizimlarning asosiy farqi: 

hisoblashda yuqori parallellik; 

mavjud berilganlarni umumlashtirish qobiliyati; 

dasturlash o‘rnini o‘rganish bilan almashtirish; 

shovqinga nisbatan yuqori turg‘unlik. 

---

Neyron to‘rining arxitekturasi – neyron to‘rlari alohida element-larining bog‘lanish va 
tashkil qilish usuli.
8.3-rasm. Bir qatlamli neyron to‘ri 
Neyronlarning arxitekturaviy farqlanishidan biri – bu har xil faollashtirish funksiyadan 
foydalanishiga bog‘liqligidir. Neyron to‘rlari arxitekturasiga ko‘ra 2 sinfga ajratish mumkin: 
to‘g‘ri tarqalgan to‘rlar va rekurrent to‘rlar. 
8.1-jadval. To‘g‘ri tarqalgan to‘rlar va rekurrent to‘rlar qiyosiy tahlili