156
Suniy neyron to’rlari yordamida prognozlash
Yusupov Akmal Norxidir o’g’li
Termiz davlat universiteti magistranti
Annotatsiya:
Mazkur maqolada sun'iy neyron tarmoqlarni o'rganishda olib
borilgan izlanishlar haqidagi ma'lumotlar berilgan. Shuningdek, sun'iy neyron tarmoqni
o'qitish usullari va o'qitish algoritmlari yoritilgan.
Kalit so'zlar:
neyron tarmoq, sun'iy
neyron tarmoqlar, sun'iy intelekt,
perseptron,
genetik
algoritmlar,
initsializatsiya,
MADALINE,
algoritm,
neyrofiziologik, deterministik usul, biologik neyronlar, formal neyronlar.
KIRISH
Sunʼiy neyron tarmoqlari
(
SNT
), odatda oddiygina
neyron tarmoqlari
(
NT
)
deb ataladi, hayvonlar miyasini tashkil etuvchi biologik
neyron tarmoqlardan
ilhomlangan hisoblash tizimlari.
SNT sunʼiy neyronlar deb ataladigan bogʻlangan birliklar yoki tugunlar
toʻplamiga
asoslanadi, ular biologik miyadagi neyronlarni erkin modellashtiradi.
Sunʼiy neyron signallarni oladi, keyin ularni qayta
ishlaydi va unga ulangan
neyronlarga signal berishi mumkin. Ulanishdagi „signal“ haqiqiy raqam boʻlib, har bir
neyroNTing chiqishi uning kirishlari yigʻindisining chiziqli boʻlmagan funksiyasi bilan
hisoblanadi. Ulanishlar deyiladi
qirralar
. Neyronlar va chekkalar odatda oʻrganish
davom
etayotganda sozlanadigan
vaznga
ega. Neyronlar shunday chegaraga ega
boʻlishi
mumkinki, signal faqat yigʻilgan signal ushbu chegarani kesib oʻtgan
taqdirdagina yuboriladi. Odatda, neyronlar qatlamlarga yigʻiladi. Signallar birinchi
qatlamdan (kirish qatlami), oxirgi qatlamga (chiqish qatlami), ehtimol, qatlamlarni bir
necha marta bosib oʻtgandan keyin oʻtadi.
