Intellektual tizimlar haqida umumiy ma’lumot

Neyronni asosiy xususiyat, tushuncha va algoritmlari

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‘alish 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

121. 
     Neyron tarmoqlar turi
     

Neyron tarmoq [1] (bunday sun'iy neyron tarmoq, INS) matematik model bo'lib, biologik neyron tarmog'ini tashkil etish va ishlash tamoyillari asosida qurilgan uning dasturiy yoki apparat ta'minoti - tarmoqdir. Bu kontseptsiya miyada sodir bo'ladigan jarayonlarni o'rganishda va bu jarayonlarni modellashtirishga harakat qilganda tushuniladi. Birinchi bunday urinish U.Makkallok va U.Pitsning neyron tarmoqlari edi [2]. O'rganish algoritmlari ishlab chiqilgandan so'ng, olingan modellar amaliy maqsadlarda qo'llanila boshlandi: prognozlash masalalarida, naqshni aniqlashda, boshqaruv masalalarida va boshqalar.
Kirish axborotining turi bo'yicha neyron tarmoqlar quyidagilardir: - analog; - ikkilik; - obrazli. 4. Sinapslarni o'rnatish xarakteriga ko'ra: - qo'zg'almas bog'lanishlar bilan; - dinamik havolalar bilan. Geteroassotsiativ yoki avtoassotsiativ neyron tarmoqlar tushunchalari ham mavjud. Tasniflash mezoniga ko'ra Neyron Sinf ni har xil turlarga bo'lish mumkin. Ushbu sun'iy intellekt usulini quyidagi mezonlarga ko'ra tasniflashimiz mumkin:

O'rgatish yo'li bilan

Topologiya bo'yicha
NS modeliga ko'ra
Og'irlik koeffitsientlarini belgilash usuli bilan
NN yordamida hal qilingan vazifalar bo'yicha
Neyron tarmoqlar, umuman olganda, oddiy biologik jarayonlarni modellashtiradigan hisoblash tuzilmalari. Masalan, miya yarim korteksida neyronlarning faollashuvi va inhibisyonu jarayonlari assotsiatsiya vazifasini bajaradi.
O'qituvchisiz o'rganish tarmoqlari (o'z-o'zini o'rganish yoki o'z-o'zini tashkil qilish), masalan, Kohonen va adaptiv rezonans tarmoqlarini o'z ichiga oladi, ular tuzatish nisbati va kirish ma'lumotlarini taqdim etish formatlarida farqlanadi. Va bu tarmoqlar ham to'g'ridan-to'g'ri tarqatishdir.
Neyron tarmoqlarning universal tasnifi
Topologiya bo'yicha neyron tarmoqlarning tasnifi
Neyron tarmoqlarning echilayotgan masala turi bo'yicha tasnifi

121.