26 mavzu. Neyron to‘rlarning boshqa modellari sun’iy neyron to’rlari haqida ma’lumot Sun'iy neyron to’rining tuzilishi

---

26 - MAVZU. NEYRON TO‘RLARNING BOSHQA MODELLARI 
Sun’iy neyron to’rlari haqida ma’lumot 
Sun'iy neyron to’rining tuzilishi 
Sun'iy neyron to’rlari biologiyadan yuzaga kelgan, chunki ularni tashkil 
qiluvchi elementlarning funksional imkoniyati biologik neyronlar bajaruvchi 
aksariyat sodda vazifalariga o’xshashdir. Bu elementlar miya anatomiyasiga mos 
keluvchi (yoki mos kelmaydigan) usullar bilan birlashib tuzilmalar tashkil qiladi. 
Bunday yuzaki o’xshashlikka qaramasdan, sun'iy neyron to’rlari hayratlanarli 
darajada miyaga xos xususiyatlarni namoyon qilmoqda. Masalan, ular tajriba 
asosida o’rganadi, oldingi holatlarni yangi holat uchun umumlashtiradi va ortiqcha 
berilganlarni o’z ichiga olgan ma'lumotlardan kerakli xususiyatlarni 
(qonuniyatlarni) ajratib oladi. 
Ikkinchi tomondan, har qanday optimistik ruhdagi mutaxassis ham yaqin 
kelajakda sun'iy neyron to’ri inson miyasi funksiyalarini to’liq ma'noda takrorlay 
oladi deb ayta olmaydi. Eng murakkab neyron to’rlari tomonidan namoyon 
qilinayotgan haqiqiy «tafakkur» yomg’ir chuvalchangining ongi darajasidadir va 
bu boradagi tashabbuslar hozirgi zamon realligi bilan chegirilishi kerak. Shu bilan 
birgalikda, bugungi kundagi cheklanishlar qanday bo’lishidan qat'iy nazar, sun'iy 
neyron to’rlar ishlashidagi hayratlanarli darajada inson miyasi bilan 
o’xshashliklarni inkor qilmagan holda, inson tafakkuriga chuqurroq kirib borish 
jarayoni muvofaqqiyatli rivojlanmoqda deb aytish mumkin. 
O’rganish. Sun'iy neyron to’rlari tashqi muhitga bog’liq ravishda o’zgarishi 
mumkin. Bu holat, boshqalarga nisbatan, neyron to’rlariga bo’lgan qiziqishlarning 
asosiy sababchisidir. Kiruvchi signallar (ayrim hollarda talab qilingan chiquvchilar 
qiymatlar bilan) qabul qilgandan keyin neyron to’ri talab qilingan aks ta'sirni 
ta'minlash uchun o’zini moslashtiradi. Lekin neyron to’ri nimaga o’rganishi 8 
mumkin va o’rganish qanday olib borilishi kerakligi muammosi sun'iy neyron 
to’rlari bo’yicha tadqiqotlar ichida eng dolzarbdir. 
Umumlashtirish. O’rgangan neyron to’rlari kiruvchi signallardagi katta 
bo’lmagan o’zgarishlariga nisbatan u darajada ta'sirlanmasligi mumkin. Bu 
shovqin va xiralashish (buzilish) orqasidan obrazni ko’ra olishning ichki qobiliyati 
real dunyodagi obrazlarni anglash uchun juda muhimdir. Bu kompyuterga xos 
qat'iy aniqlikni talab qilishni cheklab o’tish imkoniyatini beradi va biz 
yashayotgan, takomillashmagan dunyo bilan ishlovchi tizimga yo’l ochadi. Shuni 
qayd qilish kerakki, sun'iy neyron to’ri umumlashtirishni kompyuter 
programmalari ko’rinishida yozilgan «inson tafakkuri» yordamida emas, balki o’z 
tuzilishidan (strukturasidan) kelib chiqqan holda avtomatik ravishda amalga 
oshiradi. 

---

Abstraktlash. Ayrim sun'iy neyron to’rlari kiruvchi berilganlardan mohiyatni 
ajratib olish qobiliyatiga ega. Masalan, agar to’r «A» harfining buzilgan 
ko’rinishlari ketma-ketligida o’rgatilsa, u mukammal shakldagi harfni hosil qilishi 
mumkin. Qaysidir ma'noda neyron to’ri o’zi oldin «kirmagan» obrazlarni hosil 
qilishga o’rganishi mumkin. 
Qo’llanishi. Sun'iy neyron to’rlari hisob ishlari bilan bog’liq masalalarda 
masalan, oylik maoshni hisoblashda qo’llash uchun yaramaydi. Lekin shunday 
masalalarni ko’rsatib o’tish mumkinki, ularda sun'iy neyron to’rlari muvafaqqiyatli 
qo’llanilmoqda va mutaxassislar uchun katta qiziqish sohalari bo’lib qolmoqda. 
Obrazlarni sinflarga ajratish. Masala, alomatlar vektori orqali berilgan 
kiruvchi obrazni (masalan, ovoz signali yoki qo’lyozmalarni belgisini) oldindan 
berilgan bir yoki bir nechta sinflarga tegishligini ko’rsatishdan iborat. Bu toifa 
masalalarga harflarni anglash, nutqni anglash, elektrodiagramma signallarini 
sinflarga ajratish, qon kataklarini sinflarga ajratish masalalarini misol keltirish 
mumkin.
Klasterlash/kategoriyalash. Klasterlash masalalarini yechishda obrazlarni 
sinflarga ta'lluqligini beruvchi o’rgatuvchi tanlov bo’lmaydi. Bu hol obrazlarni 
«o’rgatuvchisiz» sinflarga ajratish nomi bilan ham ma'lum. Klasterlash algoritmi 
obrazlar o’xshashligiga asoslanadi va bir-biriga yaqin obrazlarni bir sinfga 
joylashtiradi. Klasterlashni bilimlarni ajratib olishda, berilganlarni zichlashtirishda 
va berilganlar xususiyatlarini tadqiq qilishda qo’llanilgan hollari mavjud. 
Funksiyalar aproksimatsiyasi. Faraz qilaylik, {(
𝑥
1, 
𝑦
1), (
𝑥
2, 
𝑦
2), . . . , (
𝑥𝑛
, 
𝑦𝑛
)} 
ko’rinishidagi o’rgatuvchi tanlov (kirish-chiqish berilganlar juftliklari) orqali 
«shovqin» bilan buzilgan noma'lum 
𝐹
(
𝑥
) funksiya ifodalangan bo’lsin. 
Aproksimatsiya masalasi noma'lum 
𝐹
(
𝑥
) funksiya bahosini topishdan iborat. 
Funksiya aproksimatsiyasi ko’p sondagi model qurishning injenerlik va ilmiy 
masalalarida qo’llaniladi. 
Bashorat/prognoz. Aytaylik 
𝑛
ta 
𝑡
1, 
𝑡
2, … , 
𝑡𝑛
vaqt momentlari ketmaligida 
{
𝑦
(
𝑡
1), 
𝑦
(
𝑡
2), ..., 
𝑦
(
𝑡𝑛
)} diskret hisoblar berilgan bo’lsin. Masala mohiyati 
kelajakdagi qandaydir 
𝑡𝑛
+1 vaqt momentidagi 
𝑦
(
𝑡𝑛
+1) qiymatni oldindan aytib 
berishdir. Bashorat/prognoz biznesda, fan va texnikada katta ahamiyatga ega. 
Fond birjasida qimmatli qog’oz bahosini bashorat qilish va ob-havoni oldindan 
aytish bu sohaga xos masalalar hisoblanadi. 
Optimallash. Matematikadagi, statistikadagi, texnika, fan, meditsina va 
iqtisoddagi aksariyat muammolar optimallash masalalaridir. Optimallash 
algoritmining masalasi shunday yechimlar topishki, ular cheklanishlar sistemasini 
qanoatlantirgan 
holda 
maqsad 
funksiyani 
maksimallashtiradi 
yoki 
minimallashtiradi. Kommivoyajer masalasi (sayohatchini ma'lum bir shartlar ostida 
𝑛
ta shaharga borish masalasi) optimallash masalalaring klassik namunasidir. 
Mazmun bo’yicha adreslanuvchi xotira. Fon Neyman hisoblash modelidagi 

---

kompyuterlarda (hozirgi an'anaviy kompyuterlar) xotiraga murojaat faqat adres 
orqali amalga oshiriladi. Bu jarayon adreslanuvchi xotiradagi qiymatga bog’liq 
emas. Agar adresni aniqlashda xatolikka yo’l qo’yilgan bo’lsa, xotiradan umuman
boshqa ma'lumot olinadi. Assotsiativ xotira yoki mazmun bo’yicha adreslanuvchi 
xotira, faqat ko’rsatilgan mazmun bo’yicha murojaatga yo’l qo’yadi. Xotiradagi 
ma'lumot qisman kiruvchi berilganlar yoki qisman mazmun buzilgan murojaat 
bo’yicha olinishi mumkin. Assotsiativ xotira multmediyali informatsion berilgan 
bazasini yaratishda qo’llash juda ham samaralidir. 
Boshqaruv. Quyidagi {
𝑢
(
𝑡
), 
𝑦
(
𝑡
)} juftliklar orqali berilgan dinamik 
sistemani ko’raylik. Bu yerda u(t)-kiruvchi boshqaruv ta'siri, 
𝑦
(
𝑡
)– 
𝑡
vaqtdagi 
sistemaning chiqishi. Etalon modelli boshqaruv sistemalarida bosharuv maqsadi 
shunday 
𝑢
(
𝑡
) kiruvchi ta'sirni hisoblab topishki, uning ta'sirida sistema etalon 
tomonidan talab qilingan trayektoriya bo’yicha harakatlansin. Bunday masalalarga 
misol sifatida dvigatelni optimal boshqarish masalasini ko’rsatish mumkin. 
Fikrlash jarayoni. Inson ongida yuz beruvchi fikrlash jarayoni juda ham 
murakkabdir. Inson ko'zining bitta yacheykasi 10 ms da 100 noma'lumli 500 ta 
chiziqli bo'lmagan differensial tenglamalar sistemasini yechishga ekvivalent ish 
bajaradi. Bu ishni GRAY-1 superkompyuteri bir necha minutda bajarishi mumkin. 
Agar inson ko'zi 10 mln. yacheykadan iborat ekanligini xisobga olsak, u holda 
inson ko'zini 1 sek.da bajaradigan ishini GRAY-1 mashinasi 100 yilda bajargan 
bo'lar edi. Ma'lumki inson tashqi dunyodan ma'lumotlarni beshta sezgi organlari 
orqali qabul qiladi va uni tahlil uchun qisqa muddatli xotiraga joylashtiradi. 
Xotiraning boshqa qismida esa (uzoq muddatli) belgilar va ular orasidagi 
bog'lanish joylashgan bo'lib, ular qisqa muddatli xotirada yangi qabul qilingan 
ma'lumotni tushunib olish uchun xizmat qiladi. Uzoq muddatli xotirada 
ma'lumotlarga murojaat qilish juda qisqa vaqtda amalga oshiriladi. Amalda 
ixtiyoriy ma'lumot olinib va qayta ishlanish uchun 70 ms vaqt kerak bo'lar ekan. 
Bunga misol sifatida qo'lni issiq narsadan tezda tortib olish, yo'l xavfi tug'ilganda 
shofyorning tormoz bosishi va rulni burishi kiradi. 
Qisqa muddatli xotiradan bitta obrazni uzoq muddatli xotiraga yozish 
taxminan 7 s vaqtda amalga oshar ekan. Qisqa muddatli xotiradagi barcha 11 
ma'lumotlarni uzoq muddatli xotiraga ko'chirish uchun 15-20 minut vaqt kerak 
bo'ladi. Agar odam qattiq miya jarohatini olsa, uzoq muddatli xotira tiklanishi va 
jarohatdan oldingi 15-20 minut ichida qabul qilingan ma'lumotlar butunlay 
yo'qolishi mumkin.