Muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti farg'ona filiali o'quv yili

Neyron tarmoqlarining tuzilishi
Asab tizimi va inson miyasi nerv tolalari bilan bog'liq neyronlardan iborat. Asab tolalari neyronlar orasidagi elektr impulslarini uzatishga qodir. Teri, quloqlarimiz va ko'zlar, fikrlash va boshqarish harakatlarining barcha jarayoni - bularning barchasi neyronlar orasidagi elektr pulslarini uzatish kabi amalga oshiriladi.
Biologik neyron(Hujayrada) yadrosi (yadrosida), shuningdek, ikki turdagi asab tolalari jarayoni (denritlar), buning uchun (denritlar) va yagona aksi (akson) , unda tomon pulsni yuqtirishi mumkin (signallarni olib tashlaydi). Akson bilan bog'lanish Boshqa ta'lim orqali boshqa neyronlarning texnik vositalari - uzatiladigan pulsning kuchiga ta'sir qiladigan sinoslar (sinoslar). Bunday neyronlarning ko'p sonli aholisidan iborat tarkibiy qismlar biologik (yoki tabiiy) Neron tarmog'i nomi edi.
Tashqi ko'rinish rasmiy neyron asosan biologik neyronlarni o'rganish tufayli. Rasmiy neyron (bundan buyonnotter - neyron) har qanday sun'iy neyron tarmog'ining asosi hisoblanadi. Neyronlar nisbatan sodda, oddiy elementlar miyaning neyronlarining ishlashiga taqlid qiladi. Har bir neyronning hozirgi holati, hayajonli va in'ektsiya qilinishi mumkin bo'lgan miya asab hujayralari o'xshashligi bilan tavsiflanadi. Sun'iy neyrat, shuningdek, uning tabiiy prototipi, boshqa neyronlarning chiqishlari, shuningdek, ekson - bu neyronning chiqish yoki tormozik signalidan chiqadigan bir guruh sinonlar (kirishlar) boshqa neyronlarning sinaladi.
Rasmiy neyron - $ $ incfientsents, og'irlik koeffitsientlari, addder va noofe bo'lmagan konvertor tomonidan $ (n + 1 $ 1) bo'lgan mantiqiy element. Mantiqiy o'zgarishlarni amalga oshiradigan eng oddiy nam neyron $ Y \u003d \\ matn (belgisi) \\ Sum_ (n) a_ix_i $ Kirish signallari (masalan, masalan, boshqalarning chiqish signallari. Rasmiy neyronlar N. bilan).) Rasmda ko'rsatilgan chiqish signalida. biri.
Bu erda Y $ - bu rasmiy neyronning chiqish qiymati; $ a_i $ - vazn koeffitsientlari; $ x_i $ - rasmiy neyronning kirish qiymatlari ($ x_i +i \\ chap \\ (0.1 \\ o'ng \\), \\; x_0 \u003d 1 $). Rasmiy neyronning chiqish qiymatini hisoblash jarayoni ma'lumotlar oqimidir va ularning konversiyasi. Birinchidan, ma'lumotlar rasmiy neyron kiritish moslamasiga o'tkaziladi, u erda boshlang'ich ma'lumotlar tegishli vazn koeffitsientlari va boshqalarga ko'paytiriladi. Sinoptik og'irliklar (biologik neyronlarning sinishi bilan). Og'irlik koeffitsienti - bu tegishli kirish qiymati rasmiy neyron holatiga qanchalik ta'sir qiladigan o'lchovdir. Og'irlik koeffitsientlari o'quv misollariga, N. mebitseurasiga, olish qoidalariga muvofiq farq qilishi mumkin. Olingan qiymatlar $ g $ qiymatga aylantiriladi (Summulsiya orqali). Keyin, noaniq konversiya blokidagi rasmiy neyronning ishlab chiqarilishini aniqlash (tishli ramonni amalga oshirish) $ ga (chegaralar) taqqoslaganda. Agar summa chegarasidan katta bo'lsa, rasmiy neyron signalni keltirib chiqaradi, aks holda signal nol yoki tormozdir. Ushbu rasmiy neyronda, chiziqli bo'lmagan o'zgartirishlar qo'llaniladi $$ \\ matn (belgisi) (g) \u003d \\ boshlang'ich (holatlar) 0, \\; G.< 0 \\ 1,\; g ⩾ 0 \end{cases},\quad \text{где}\,\,g = \sum_{i=0}^N a_i x_i.$$
Neron tarmog'ining tuzilishini tanlash topshiriqning xususiyatlari va murakkabligiga muvofiq amalga oshiriladi. Nazariy jihatdan, neyron tarmog'ining har bir qatlamidagi qatlamlar va neyronlar soni o'zboshimchalik bilan bo'lishi mumkin, ammo u odatda neyron tarmog'i tomonidan amalga oshiriladigan ixtisoslashgan chip yoki ixtisoslashtirilgan chip bilan cheklanishi mumkin. Bunday holda, agar bitta sakrash funktsiyasi tarmoqning barcha neyronlari uchun faollashtirish funktsiyasi sifatida ishlatiladi, neyron tarmog'i deb nomlanadi multalier Strepponom.
Shaklda. 3 shou umumiy sxema Ketma-ket ulanishlar bilan multilater nefr tarmog'i. Yuqori davolash parallelligi ko'plab rasmiy neyronlarga turli xil neyronlarning ma'lum bir tarzda turli xil neyronlarga birlashtirish orqali erishiladi.
Umumiy holatda ushbu strukturaga mos keladigan vazn koeffitsientlari bilan kesishadigan va fikr-mulohazalarni kiritish mumkin (4-rasm).
Neyron tarmoqlari juda ko'p miqdordagi erkinlik bilan murakkab bo'lmagan tizimdir. Ma'lumotlarni qayta ishlayotgan printsip, fonda va namuna bilan ishlaydigan protsessorlarga asoslangan kompyuterlarda foydalaniladigan printsipdan farq qiladi - yoki emas Neumon, Hisoblash mashinasi). Klassik dasturlash o'rniga (an'anaviy) hisoblash tizimlari) Neron tarmoqlarini o'qitish, qoida tariqasida, neyron tarmog'i sifati uchun belgilangan mezonni optimallashtirish uchun vazn koeffitsientlarini belgilash uchun qo'llaniladi.