(134,135,136,137 larni o’qish kerak)O‘rgatish jarayonda vaznli bog‘lanish koeffitsiyent, chegara va tuzilma kabi
NT parametrlar qiymatlari sozlanadi (modifikatsiyalashadi). Shu holatda mazkur
parametrlarni boshlang‘ich qiymatlari odatda tasodifiy ravishda beriladi.
Tasnifni eng muhim belgisi (ko‘rsatgichi) tashqi muxit bilan o‘zaro xarakatlarini
turi, xususiyati bo‘ladi. O‘rgatish jarayonda tashqi muxitdan keladigan axborotni
miqdori va sifati (semantikasi, ma’nosi)ga ko‘ra supervizorli (supervised learning),
nosupervizorli (unsupervised learning) va tasdiqlash bilan (reinforcement learning)
o‘rgatish algoritmlar ajratiladi.
Supervizoli usulda oldindan o‘rgatish juftlarni hammasidan iborat bo‘lgan
o‘rgatish to‘plam shakllanadi. O‘rgatish jufti X kirish vektori va unga muvofiq
bo‘lgan Y chiqish vektorlar qiymatlari bilan ifodalanadi. Shu holatda har bir xi
kirish vektorni i- komponentasi i- kirish neyronga keladigan signalga muvofiq
bo‘ladi. Shunga uxshash har bir yj chiqish vektorni j- komponentasi j-chiqish
neyronda paydo bo‘ladigan signalga muvofiq bo‘ladi.
O‘rgatish jarayonda chiqish vektorlarni berilgan kirish vektorlarni
qiymatlarga muvofiq bo‘lgan joriy haqiqiy qiymatlarini o‘rgatish to‘plamda
oldindan berilgan chiqish qiymatlardan og‘ishlari hisoblanadi. Bu og‘ishni qiymatiga muvofiq NT parametrlari mazkur og‘ishlar qiymatlarini minimum (berilgan) kattaligiga olib keltirish
uchun to‘g‘irlanadi (sozlanadi, modifikatsiyalanadi). Supervizorli o‘rgatish algoritmlarni ichida eng keng tarqalgan xatolarni (to‘lqinlarni) orqaga traqatish algoritmi (error backpropagation) bo‘ladi
Neyron tarmoqlarni o’rgatish usullari tasnifi(nosupervizorli usul)
Nosupervizorli algoritm (usul)larda o‘rgatish to‘plami faqat kirish vektorlar
majmuisini ichiga oladi. Qo’llanil adigan shu holatda raqobatli o‘rgatish algoritmi
(competitive learning) klasterlash masalalarni yechish uchun NT parametrlarni
sozlaydi. O‘rgatish paytda tegishli klasterga kiradigan faol bo‘lgan kirish
komponenta (neyron)lar va shu klasterni tavsiflaydigan (aks etadigan) faol bo‘lgan
chiqish neyron orasidagi bog‘lanish vaznlar qiymatlari maksimal darajada
ko‘paytiriladi. Shu bilan birga ushbu chiqish neyronni faol bo‘lmagan kirish
neyronlar bilan bog‘lanish vaznlar qiymatlari kamaytiriladi.
