Kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligi «vlsi tizimini loyihalashtirish» fanidan amaliy mashg

Close
) tugmasini bosish orqali oldindan ko‘rish oynasini yopishingiz va 
tarmoq yaratish oynasida Yaratish (
Create
) tugmasini bosish orqali tarmoq 
yaratish niyatingizni tasdiqlashingiz mumkin. Amalga oshirilgan operatsiyalar 

---

152 
natijasida NNTool asosiy oynasining Tarmoqlar bo‘limida (
Networks
) tarmoq1 
nomli ob'ekt paydo bo‘ladi. 
 
 
8.8.2. Neyron tarmog‘ini o‘qitish. 
 
Bizning maqsadimiz mantiqiy 
AND
funktsiyasini bajaradigan neyron 
tarmoqni qurishdir. Shubhasiz, tarmoq yaratilgan so‘ng, u kirish tasiriga to‘g‘ri 
natijani (to‘g‘ri kirish / chiqish nisbati) beradi degan fikr to‘g‘ri emas. Maqsadga 
erishish uchun tarmoqni to‘g‘ri o‘rgatish kerak, ya’ni tegishli parametr 
qiymatlarini tanlash kerak. Neyron tarmoqlarni o‘qitish uchun ma’lum bo‘lgan 
algoritmlarning aksariyati MATLAB-da amalga oshirilgan, ulardan ikkitasi ko‘rib 
chiqilgan turdagi perseptron tarmoqlari uchun qo‘llashga taqdim etilgan. 
Tarmoqni yaratishda biz o‘qitish oshiradigan funksiya algoritmi sifatida LEARNP 
ni (8.20-rasm) ko‘rsatdik. 
NNTool ning asosiy oynasiga qaytamiz (8.17-rasm). Ushbu bosqichda faqat 
pastki paneldagi 
Faqat tarmoqlar
(
Networks only
) tugmachalari qiziqtiradi. 
Ushbu paneldagi tugmachalardan birortasini bosish, uning yorliqlari to‘plamida 
tarmoq parametrlari taqdim etiladi, uni o‘qitish va ishga tushirish uchun zarur 
bo‘lgan, shuningdek tarmoqning joriy holatini aks ettiradigan, oynani ochadi. 
8.3-jadval – MATLAB dagi NNTool ning neyron tarmoqlarining turlari. 
№
turi 
Tarmoq turi 
Tarmoq nomi 
Qatlaml
ar soni 
O‘qitiladigan 
parametrlar 
1 
Competitive 
Raqobatchi tarmoq 
1 
IW{1, 1}, 
b{ 1} 
2 
Cascade-forward 
backprop 
Signalni oldinga tarqalishi 
va 
xatolarni 
orqaga 
2 
IW{1, 1}, b{1} 
LW{2, 1} 

---

153 
tarqalishiga 
asoslangan 
kaskadli tarmoq 
IW{2, 1}, b{2} 
3 
Elman backprop 
Elmanni xatoni orqaga 
tarqalish tarmog‘i 
2 
IW{1, 1}, b{1} 
LW{2,1}, b{2} 
LW{2, 1}, 
4 
Feed-forward 
backprop 
Signal oldinga va xato 
orqaga tarqalishli tarmoq 
2 
IW{1, 1}, b{1} 
LW{2,1}, b{2} 
5 
Time delay 
backprop 
Tutilishli va xatoni orqaga 
tarqatuvchi tarmoq 
2 
IW{1,1}, 
b{1}, 
LW{2, l},b{2} 
6 
Generalized 
regression 
Umumlashirilgan 
regressiyaviy tarmoq 
2 
IW{1,1}, 
b{1}, 
LW{2, l} 
7 
Hopfield 
Hopfield tarmog‘i 
1 
LW{l, l},b{l} 
8 
Linear layer 
(design) 
Chiziqli qatlam (yaratish) 
1 
IW{1, 1}, b{1} 
9 
Linear layer (train) Chiziqli qatlam (o‘qitish) 
1 
IW{1, 1}, b{1} 
10 LVQ 
Kirish vektorlarini 
tasniflash uchun tarmoq 
2 
IW{1,1}, 
LW{2, 1} 
11 Perceptron 
Perceptron 
1 
IW{1, 1), b{l} 
12 Probabalistic 
Ehtimoliy tarmoq 
2 
IW{1, 1}, 
b{l},
LW{2, 1} 
13 Radial basis (exact 
fit) 
Nol xatolik radial 
ma’lumotlar tarmog‘i 
2 
IW{ 1, 1}, 
b{1}, 
LW{2, 1} 
14 Radial basis (fewer 
neurons) 
Neyronlarning minimal 
soniga ega radial asosli 
2 
IW{1, 1}, 
b{1},

---

154 
tarmoq 
LW{2, 1}, b{2} 
15 Self-organizing 
map 
O‘z-o‘zini tashkil qiluvchi 
Kohonen xaritasi 
1 
IW{1, 1} 
Sichqoncha ko‘rsatkichi yordamida tarmoq1 tarmoq-ob'ektini tanlab,