Neyron şəbəkələrinin tipləri

Qeyri səlis neyron şəbəkələri. Ümumi şəkildə baxdığımız adi və ya “səlis” neyronları aşağıdakı kimi yazılışla ifadə etmək olar.Süni neyronlar bir neçə girişləri (n, n>1) və bir çıxışı olan prosessor elementləridirlər.Hər bir giriş əlaqəsinə müvafiq olaraq müəyyən f_i (x_i) funksiyası qoyulur. Bu funksiya müəyyən bir üsulla giriş qiymətini emal edir. Ən sadə halda o siqnalı gücləndirir və onu əlaqənin çəki əmsalına (w_i) vurur: f_i(x_i)=x_iw_i. Neyronun çıxış qiyməti n- ölçülü g(y₁,y₂.....y_n) funksiya ilə formalaşdırılır. Bu funksiyanın giriş parametrləri f_i funksiyası tərəfindən verilən qiymətlərdirlər. g funksiyası kimi adətən siqmoid funksiyası adlanan g(İ)=1/(1+e^-İ) funksiyasından istifadə olunur. Burada İ-əks hüdud və ya sürüşmə (bias) adlanan hər hansı bir konstantlı bütün əlaqələr üçün f funksiyalarının qiymətlərinin cəmidir.

Qeyri səlis neyronda aşağıdakı anlayışlardan istifadə olunur:səlis olmayan ədəd, mənsubiyyət funksiyası, qeyri səlis əməliyyatlar. Bu halda f və g funksiyalarından hər biri səlis olmayan ədədlərdən həm arqument kimi, həm də çıxış qiymətləri kimi istifadə etməklə səlis olmayan ədədlərlə işləyə bilər.

Adətən qeyri-səlis neyronların iki növündən istifadə olunur. Birincisində f funksiyası rolunu mənsubiyyət funksiyası oynayır

g funksiyasının yerinə isə mənubiyyət funksiyalarının yığımı ilə götürülən MİN və ya MAX əməliyyatlarından istifadə olunur. Məsələn, şək.4.9-da iki girişli qeyri-səlis neyron, onun hər iki girişi üçün mənsubiyyət funksiyaları və neyronun çıxışındakı siqnal təsvir olunmuşdur.

İkinci modifikasiyada adi (səlis) neyronlara anoloji olan modellərdən istifadə olunur, lakin bu modellərdə parametrlərin təsviri qeyri səlisdir.
f_i =
g ( ) = / (1+| |
= ∑ f₁(X_i) + θ
Bu cür neyronu sxematik olaraq şək.4.10 təsvir edir



Şək. 4.9. Qeyri –səlis neyronun birinci modeli

Şək.4.10. Qeyri –səlis neyronun ikinci modeli

Fərz edək ki, neyronun girişinə “təxminən 2” yə bərabər olan qeyri-səlis qiymət daxil olur, bu əlaqənin çəki əmsalı isə “təxminən yarısı” dır. Buradan aydın olur ki, f funksiyasının çıxış qiyməti “birə yaxın” olacaqdır. Bu prosesi daha dəqiq təsvir etmək üçün qeyd olunan qiymətləri üçbucaq formalı mənsubiyyət funksiyaları şəklində təsvir edək (şək.4.11). Adətən mənsubiyyət funksiyası qeyri-səlis ədədin orta qiyməti adlandırılan hər hansı bir nöqtədə maksimaldır və ondan arqumentin artması və ya azalması tərəfinə uzaqlaşdıqda səlis olaraq azalır kı, bu da üçbucaq formasının seçilməsini əsaslandırır.

.
.
.

Şək.4.10. Üçbucaqlı mənsubiyyət funksiyalı neyronun modeli

Qeyri-səlis neyronlar şəbəkədə birləşərək qeyri-səlis neyron şəbəkəsini təşkil edirlər. Səlis neyronlarda olduğu kimi qeyri-səlis neyron şəbəkələri birqatlı və çoxqatlı, əks əlaqəli və əks əlaqəsiz, tam əlaqəli və ierarxik, həmçinin, kombinə olunmuş ola bilərlər.

Şək.4.10. Üçbucaqlı mənsubiyyət funksiyalı neyronun modeli