Bioinformatikada Neyron to'rlarining ro'li

Denov Tadbirkorlik va pedagogika instituti “Aniq va tabiiy fanlar” fakulteti “Biologiya” yo'nalishi III-bosqich talabasi Tursunqulov Sanjarning bioinformatika fanidan mustaqil ish taqdimoti
Bioinformatikada Neyron to'rlarining ro'li
Bioinformatikada Neyron to'rlarining ro'li. Hozirgi vaqtda sun’iy neyron to’rlari va masalalarni parallel ishlash ustida nazariy izlanishlar va amaliy qo’llanishlar keskin rivojlanmoqda. Neyron to’rlar analitik tavsifi bo’lmagan va faqatgina eksperimental ma’lumotlar bilan berilgan katta ko’lamdagi amaliy masalalarni yechish imkonini beradi.
Neyron to’rlarini sintez qilishda algoritmlarning nozik tomoni bu qaror qabul qilishni tushuntirish bo’lib hisoblanadi. Bu muammoni yechish bilan ko’pchilik tadqiqotchilar shug’ullanmoqdalar. Bu maqsadda ishlatadigan usullar evristik bo’lganligi uchun ular asosida korrekt qaror qabul qilish foydalanuvchining subektiv mulohazasiga bog’liq bo’ladi.
Ko’p o’lchovli chiziqsiz optimizasiyaning an’anaviy iterativ gradiyent algoritmlari bilan o’rganadigan neyron to’rlari modellarining eng ko’p tarqalgani - bu ko’p qatlamli sun’iy neyron to’rlari sinfidir. Ma’lumki, ko’p qatlamli sun’iy neyron to’rlari o’rganishda iterativ algoritmlar yaqinlashuvi, o’rganiladigan berilganlarning (tanlovning) hajmiga, vaznlarning boshlang’ich qiymatiga, shuningdek, o’rganishdagi maksimal xatolarga (o’rganishning sifat mezonlariga), o’rganishdagi takrorlanishlar soniga (o’rganish vaqtining uzayishi mezonlariga) bog’liq.
Shuning uchun, qo’yilgan masalani yechish uchun optimal modellarni tanlashda ularni solishtirish va qaror qabul qilishda neyroto’rlarning xususiyatlarini yetarli darajada baholashga imkon beruvchi xususiy va umumiy mezonlar majmuasini ishlab chiqish zarur.
Bilimlarni ajratib olish algoritmlarini va sifat jihatdan yangi bosqichdagi, kognitolog mutaxassislarga mo’ljallangan, neyron to’rlarining programma vositalarini yaratishga asos bo’luvchi yangi g’oyalar zarur.
Bilimlarni ajratib olish algoritmlarini va sifat jihatdan yangi bosqichdagi, kognitolog mutaxassislarga mo’ljallangan, neyron to’rlarining programma vositalarini yaratishga asos bo’luvchi yangi g’oyalar zarur.
Hozirda keng tarqalgan xatolarning teskari tarqalish algoritmlarida va Xopfild neyron to’rlarida qaror qabul qilish jarayonini tushuntirishga harakatlar qilindi. Bu modellardagi algoritmlarning evristik xarakterda ekanligi qaror qabul qilishda neyron
to’rlarining shaffoflik muammosini yechishni yetarli darajada matematik formallashtirishga imkon bermaydi. Natijada, tasvirlarni ajratib olish neyron to’rlari bo’yicha mutaxassisga bog’liq va asosan tavsiya xususiyatiga ega bo’ladi.
Ayni paytda, sun’iy neyron to’ri sohasidagi olimlar tomonidan turli xil amaliy masalalarni yechishda neyromodellarni solishtirishga va tanlashga asos bo’ladigan, ko’p qatlamli neyron to’rlarining mantiqiy shaffofligini miqdoriy baholaydigan bir nechta mezonlar va usullar ishlab chiqilgan.
Sun’iy neyron to’rlarining rivojlanishida biologiyaning o’rni katta. Izlanuvchilar mavjud tarmoq konfigurasiyasi va algaritmiga mos terminlarni qo’llagan holda aqliy faoliyat tashkilotini tasvirlashadi. Lekin ehtimol shu o’xshashlik bilan tugaydi. Bizni miyaning ishlashi haqidagi bilimlarimiz biroz chegaralangan, oriyentirlab unga taqlid qilganlar kam topilgan. Shuning uchun to’rni ishlab chiquvchilar kerakli funksiyani bajarish qobiliyatiga ega bo’lgan tuzilishni qidirishda zamonaviy biologik bilimlar doirasidan chiqishga majbur bo’lishadi.
Ishni neyronning prototiplarini ko’rib chiqishdan boshlaymiz. Neyron biologik sistemasining nerv xujayrasi hisoblanadi. U tana va uni tashqi muhit bilan bog’lovchi shohlardan tashkil topgan.
Biologik neyron
Qo’zg’alishni qabul qiluvchi neyron shoxlari dendrit deb nomlanadi. Qo’zg’alishga javob beruvchi neyrondagi shoxlar akson deb ataladi. Har bir neyronda bitta akson mavjud. Dendrit va aksonlar juda murakkab shoxlangan tuzulishga yega. Neyron aksonlari – qo’zg’olish manbai bilan dendrit orasidagi bog’lanish joyi sinaps deb nomlanadi. Neyronning asosiy funksiyasi qo’zg’alishni Dendritni aksongauzatishdan iborat. Lekin turli dendritlardan qabul qilingan signallar, akson signallariga turli xil ta’sir ko’rsatishi mumkin. Agar qo’zg’alishning yig’indisi ba’zi umumiy xolatlar doirasida o’zgaruvchi bo’sag’aviy mohiyatga olib kelsa, neyron signalni uzatadi. Bunga zid xolatlarda aksonga signal uzatilmaydi: neyron qo’zg’alishga javob bermaydi. Bu asosiy sxemada qiyinchilik va cheklanishlar ko’p, shuningdek ko’pchilik sun’iy neyron to’rlarini shu oddiy xossalar modellashtiradi.
E'TIBORINGIZ UCHUN RAXMAT!