Milli Aviasiya Akademiyası "Aerokosmik informasiya sistemləri" kafedrası " Neyron şəbəkələri və neyrokompüterli sistemlər" fənni üzrə mühazirə

PERSEPTRONUN ÖYRƏDİLMƏSİ.

Neyron şəbəkələri arasında perseptron tipli şəbəkələr xüsusi sinif təşkil edirlər. Bu tip şəbəkələrdə bir qatda birləşdirilmiş neyronlar arasında əks əlaqənin olmaması xarakterikdir. İlk dəfə olaraq Amerikan alimi F.Rozenblat “Perseptron” adlandırıılan tanıyan maşını icad etmişdir. Daha sonra isə İtaliyan alimi A.Qamba həmin maşının çox önəmli texniki realizasiyasını təklif etmişdir. Ümumiyyətlə hər 2 alim ən sadə şəkildə olsa belə qrafiki obrazların tanınması ideyasını irəli sürmüşdür. “Perseptron” binar neyronlardan ibarət olub sadə topologiyaya malikdir və əsas 3 komponentdən ibarətdir.

I. Sensor neyronlar ( tor, qişa ). Bu neyronlara giriş obrazları və ya situasiyalar (şəraitlər) daxil olurlar. Sadə perseptronlarda onlar reseptor sahəsinə müvafiq olurlar və S elementləri adlandırılırlar. Bu aşağıdakı şəkildə verilmişdir.

II. Torun alt çoxluğu ilə qeyd olunmuş əlaqəli neyronlar ( əlamət detektorları ) və ya A elementləri ( assosativ elementlər ) . Bu elementlər siqnalları S elementindən alırlar.

III. Əlamət detektorları ilə dəyişən əlaqəli binar neyronlar ( həlledici elementlər ). Şəkildə həmin elementlər R elementi kimi göstərilmişdir. Bu elementlər ona təsir ediən A elementlərinin təsiri nəticəsində çıxış siqnalını formalaşdırırlar. Həlledici elementlərin sayı perseptronun reseptorlar sahəsinə daxil olan obrazların bölünməsinin siniflərinin sayına bərabər seçilir.

Şəkildən göründüyü kimi perseptronun modeli yalnız birbaşa əlaqələrin olması ilə xarakterizə olunur. Fərz edək ki, perseptronun sensor neyronlarına hər biri həyəcanlanmış reseptorların (S –elementlərinin) yığımını müəyyən edən situasiyalar seriyası daxil olur. Əgər R –elementi yaranmış situasiyaya “yaxşı” reaksiyasını verirsə, bu zaman həyacanlandırıcı siqnal verilir. Bu zaman “faydalı” əlaqələr reseptorda güclənəcəklər və sensor neyronlar tərəfindən qəbul olunan situasiyalara perseptronun korrekt reaksiyalarının tezliyi artacaqdır. Təbii olaraq perseptron öyrədilmə prosesinin əvvəlində əlaqələrin intensivliyindən asılı olmayaraq həvəsləndirmə sistemi tərəfindən diktə olunan müəyyən özünü aparmağı öyrədilə bilər.

Öyrədilmə aşağıdakı kimi həyata keçirilir:

Girişə növbəti X obrazı verilir və ona müvafiq Y çıxışı hesablanır.Əgər o düzgündürsə(yəni,verilmiş girişdə arzu olunan qiymətə müvafiqdir),o zaman çəki əmsallarının qiymətlərini dəyişmək lazım deyil.Əks halda isə bu səhv nəticəyə güclü təsir edən əlaqələrin çəkiləri həmin səhvin azaldılması məqsədilə modifikasiya olunurlar.Öyrədilmə obrazları ardıcıl və ya təsadüfi şəkildə verməklə,addım addım sistemi düzgün fəaliyyətə yaxınlaşdırmaqla bütün obrazlar üzrə qlobal şəkildə aparılmalıdır.