Kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligi «vlsi tizimini loyihalashtirish» fanidan amaliy mashg

8.1.2. Neyronni aloqa chiqishini faollashtirish funksiyasi. 
Chiqish signallarini hosil qilishni ko‘rib chiqamiz. Tarmoqning har bir 
elementi uchun ma’lum bir qoida mavjud bo‘lib, unga muvofiq uning chiqish 
qiymati elementning qo‘shma kirish qiymatidan hisoblanadi. Ushbu qoida 
faollashtirish funksiyasi deb ataladi. Va chiqish qiymatining noldan farqliligi 
neyronning faolligi deb ataladi. Har qanday matematik funktsiyalar chiqishni 
faollashtirish funksiyasini bajarishi mumkin, biz misol sifatida eng ko‘p 
ishlatiladiganlardan bir nechtasini keltiramiz: 
chegara funksiyasi
- agar birlashtirilgan kirish qiymati ma’lum bir 
qiymatdan past bo‘lsa (ostona), u holda faollik nolga teng, agar u yuqoriroq bo‘lsa 
- birga; 
Mantiqiy funksiya
. 
Adabiyotda neyron tarmoqlari ishining mohiyatini tushuntirish uchun tez -
tez ishlatiladigan yana bir kichik misolni ko‘rib chiqamiz. 
Tarmoqdagi 1 va 2 elementlar - kirish neyronlari (8.4 -rasm), 7 esa chiqsh 
neyron elementi. 5 va 6 -neyronlar esa yashirin elemetlar deb ataladi, chunki ular 
tashqi muhit bilan bog‘liq emas. Shunday qilib, biz uchta qatlamni hosil qildik - 
kirish, yashirin va chiqish. Tasvirdagi 3 va 4 -bandlar siljitish(ofset) elementlari 
W
ji
= 

---

125 
deb ataladi. Misolda ularning chiqish signallari (faolligi) har doim 1 teng. Bu 
tarmoqdagi qo‘shma kirishni hisoblash uchun biz og‘irlikdagi ulanishlarni yig‘ish 
qoidasidan foydalanamiz va chegara funksiyasi natija tarmoq chiqishining(7-
neyron javobi) faolligi vazifasini bajaradi. Agar elementning qo‘shma kiritilishi 
miqdori 0 dan kichik bo‘lsa, u holda faollik 0 ga teng, agar kirish 0 dan katta 
bo‘lsa, u holda aktivlik 1 ga teng bo‘ladi. 
8.4-rasm. Mantiqiy XOR(istisnoli yoki) funktsiyasining vazifasini bajaruvchi 
neyron tarmog‘igi. 
Keling tekshirish uchun, 1-neyron kirishiga bir va 2-neyron kirishiga nol 
beraylik. Bunday holda, biz chiqishda 1 olishimiz kerak (0 XOR 1 = 1). Neyron 
tarmog‘i ishini ko‘rsatish uchun chiqish qiymatini qo‘lda hisoblaymiz. 
5-elementning(neyron) qo‘shma kiritilishi: net5 = 1 * (-1) + 0 * (-1) + 1 * 
1,5 = 0,5. Demak 5-element faolligi teng 1 ga chunki 0,5> 0. 
6-neyronning qo‘shma kiritilishi: net6 = 1 * (-1) + 0 * (-1) + 1 * 0,5 = -0,5. 
Demak 6-element faolligi 0 ga teng. 
7-elementning qo‘shma kiritilishi: net7 = 1 * (1) + 0 * (-1) + 1 * (-0,5) = 0,5. 
Demak 7 -elementning faolligi va shu bilan birga tarmoqning chiqish qiymati 1 ga 
teng. Bu esa biz yuqorida qo‘ygan talabga javob beradi. 

---

126 
Siz barcha mumkin bo‘lgan qiymatlarni (0 va 0, 1 va 0, 0 va 1, 1 va 1) kirish 
signallari sifatida ishlatishga urinib ko‘rishingiz mumkin, chiqishda biz har doim 
XOR operatsiyasining haqoniylikt jadvaliga mos keladigan qiymatni ko‘ramiz. 
Yuqoridagi holda, biz og‘irlik koeffitsientlarining barcha qiymatlarini 
oldindan bilardik, lekin neyron tarmoqlarning asosiy xususiyati shundaki, ular 
tarmoqni o‘qitish jarayonida barcha ulanishlarning og‘irlik qiymatlarini 
moslashtira oladi. 
Zamonaviy kompyuterlar murakkab hisob -kitoblarni bajarishi, murakkab 
boshqaruv funktsiyalari bilan ishlashi va katta hajmdagi ma’lumotlarni saqlashi 
mumkin. Ammo ozir ham shunday muammolar borki inson kompyuterdan ko‘ra 
tezroq va yaxshiroq ularni hal qila oladi. Masalan, belgilarni aniqlash, tasvirni 
talqin qilish yoki matnni o‘qish. 
Kompyuterlardan farqli o‘laroq, inson miyasi yangi vaziyatlarga moslasha 
oladi va o‘rganish orqali o‘z bilimini oshiradi. U noto‘g‘ri yoki to‘liq bo‘lmagan 
ma’lumotlarni qayta ishlashi va kerakli natijaga erishishi mumkin. Bu inson 
miyasining moslashishi tufayli amalga oshadi.