Intellektual tizimlar

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Ris. 6. Perseptron sxemasi. 
Perseptronni o‘rgatish jarayoni o‘zgaruvchan bog‘lanish koeffitsiyent 
(vazn)lar qiymatlarini sozlash yo‘li bilan bajariladi. 
 
10.3. Neyron tarmoqlar yordamida yechiladigan asosiy masalalar. 
1) Tasniflash. Bunday masalarda ob'yekt belgi (alomat)lar vektori 
Xn={x1,x2,…,xn} beriladi. Shularni asosida ob'yektni o‘zaro kesishmaydigan m 
m
j
i
j
i
C
C
j
i
,
1
,
,
,
0




sinflardan biriga (Ci sinfga) kiritish kerak. Masalan, 
uchadigan ob'yektlar belgilari qanotlar, dvigatel, patlar va x.q. bo‘lishi mumkin. 
Shunday ob'yektlar sinflari: Samolyot, Qush, Raketa, AUO va x.q. kabi sinflar 
R
1
R
2
R-Eelementlari 

---

86 
bo‘lishi mumkin. Belgilar majmuisi kirish vektorni tashkil qiladi, sinflar majmuisi 
esa - chiqish vektorni. 
Mazkur masalani yechish uchun n kirish va m chiqish neyronlardan iborat 
bo‘lgan perseptron turdagi NT quriladi. Aniq belgilar vektori kirishiga berilganda 
NT chiqish qatlamida eng darajadagi faollikli neyron tanlanadi. Shu neyron 
beriladigan belgilarga muvofiq bo‘lgan sinfni belgilaydi. Masala to‘g‘ri yechilishi 
uchun NTni o‘rgatish kerak. O‘rgatish jarayonida bog‘lanish vaznlarni tadqiq 
qilinayotgan ob'yektlar belgi va sinflarni aniq qiymatlariga munosib bo‘lib 
sozlanadi. 
2) Klasterlash. Bu masalarda belgi vektorlar majmuisi alohida gurux (klaster) 
larga ajratiladi. Shu klasterga kiradigan belgilar bir biriga yaqin bo‘lgan 
xarakteristikalarga ega bo‘lishi kerak. Turli klasterlar belgilari esa bir biridan uzoq 
bo‘lishi kerak. Bu masalani yechish uchun dastlabki belgilar vektor 
komponentlariga teng bo‘lgan kirish va klasterlar soniga teng bo‘lgan chiqish 
neyronlardan iborat bo‘lgan NT quriladi. Bunday NT vaznli koeffitsiyent qiymatlari 
ham o‘rgatish jarayonda topiladi. 
3) Approksimatsiyalash. Bunday masalada izlangan F(x) funktsiyaga to‘g‘ri 
keladigan va quyidagi o‘zaro nisbatga


)]
(
*
),
(
[
x
F
x
F
d
talab beradigan approksimatsiyalovchi F*(x) funktsiyasi tanlab olinadi. Bu 
yerda

- funktsiyalyar o‘rtasidagi masofani berilgan kichik qiymati. 
Umumiy holda F(x) funktsiyani ko‘rinishi noma’lum bo‘ladi. U x1 u1, x2 u2, 
…, xn un turdagi “kirish - chiqish” qiymatlar juftlari bilan beriladi. Bu yerda xi - 
qayd qilingan (o‘lchangan) argument (kirish o‘zgaruvchan)lar qiymatlari, yi esa - 
qayd qilingan (o‘lchangan) funktsiya qiymatlari. Ananaviy matematik usullardan 
foydalanganda avval kerakli approksimatsiyalash modeli (F*(x) funktsiyani 
ko‘rinishi)ni tanlab olish kerak bo‘ladi. Keyin tanlab olingan mezonlar bo‘yicha 
F*(x) funktsiyani parametr (koeffitsiyent)lari topiladi. 
NTlar universal approksimatorlar bo‘lib, approksimatsiyalovchi F*(x) 
funktsiyani tanlab olishini talab qilmaydi. Bu yerda NTni o‘rgatish uchun faqat qayd 
qilingan 
}
{
i
i
y
x

juftlar ko‘riladi. O‘rgatish jarayonida NT chiqish yi* qimatlari 
qayd qilingan yi qimatlaridan berilgan 

qiymatidan kam bo‘lganligini 
ta’minlaydigan bog‘lanish vaznlar qimatlari topiladi. 
Bu masala ob'yektlarni identifikatsiyalashda, ularni aniq matematik 
modellarini qurilishi murakkab bo‘lgan holatda, keng qo’llanil adi.