20-Mavzu: Intellektual tizimlar va texnologiyalar Sun’iy intellektning rivojlanish tarixi

8.Neyron to‘rlarini komyuter dasturi sifatida namoyon bo‘lishi

Neyron to‘rlarni loyixalash va yaratish borasida ko‘plab kompyuter dasturlari ishlab chiqarilgan. Ular orasida MathWorks firmasi tomonidan yaratilgan MatLab kompyuter dasturi paketi ustunliklari bilan aloxida ajralib turadi. CHunki aynan shu dastur matematik yadroga va neyron to‘rlar qism paketiga ega. Unda eng sodda neyron modelidan tortib, ixtiyoriy transfer funksiyali ixtiyoriy arxitekturadagi murakkab neyron to‘rlarni oson va tez yaratish mumkin.
Bundan tashqari paket tarkibiga teskari aloqali chiziqli boshqaruvchi, zavod kelajagini prognozlovchi va baxolovchi, funksiyalarni approksimatsiyalovchi vositalar xam kiradi. Neyron to‘rlarni o‘rgatishning bir qancha algoritmlari xam paketda amalga oshirilgan.
MatLab dasturida neyron to‘r modeli tuzilgach bu model ustida virtual laboratoriya sifatida foydalanib, jarayonni immitatsiya qilish mumkin.
MATLAB dasturi matritsaviy amallarni qo‘llashga asoslangan. Bu tizimni nomi MATrix LABoratory matritsaviy laboratoriyada o‘z aksini topgan. MATLAB – kengayuvchi tizim, uni xar xil turdagi masalalarni echishga oson moslashtirish mumkin.
Simulink –dinamik tizimlarni modellashtirish, imitatsiya va taxlil qilish uchun interaktiv vositadir. U grafik blok-diagrammalarni qurish, dinamik tizimlarning ishlashini tekshirish va loyixalarni mukammalashtirish imkoniyatlarini beradi. Simulink yuzdan ortiq biriktirilgan bloklarga ega. Bloklar vazifalariga mos xolda guruxlarga bo‘lib chiqilgan. Bular: signallar manbalari, qabul qilgichlar, diskret, uzluksiz, chiziqli bo‘lmagan, matematik funksiyalar, signallar va tizimlar. Simulink MATLAB bilan to‘la integrallashgan.

Mavzu bo’yicha xulosalar

Sun’iy neyron tabiiy neyronning funksiyasini bajara oladigan matematik model, apparat yoki kompyuter dasturidir. Bunda signallarning qiymati (ya’ni amplitudasi)gina xisobga olinadi. Tabiiy neyronda esa
nafaqat signalning qiymati, balki chastotasi xam xal qiluvchi axamiyatga ega bo‘lishi mumkin. Ammo organizmlar miyasini bugungi o‘rganilganlik darajasi juda past bo‘lib, xozirgacha bu borada ilmiy natijalarga erishilmagan.
Neyron deyilganda sun’iy neyron aniqrog‘i, kompyuter dasturini nazarda tutiladi.
Zinali transfer funksiya barcha transfer funksiyalar ichida eng funksional kuchsizi, ammo birinchi neyron to‘r(perseptron)da aynan mana shu funksiyadan foydalanilgan. CHiziqli transfer funksiyaning boshqa transfer funksiyalardan afzalligi – chiqish doirasi katta, ammo shu bilan birga eng katta kamchiligi ixtiyoriy ko‘p qatlamli chiziqli neyron to‘rni bir qatlamli chiziqli neyron to‘r bilan almashtirish mumkin. YA’ni faqat chiziqli transfer funksiyalardan foydalanib neyronlarni ko‘p qatlamlarga biriktirish ularning funksional quvvatini oshirmaydi.
Neyron to‘rlarni o‘rganish natijasida ularning bir qancha xususiyatlari ma’lum bo‘ldi. Neyron to‘rlardan prognozlashda, jarayonlarni boshqarishda, immitatsiya qilish va taxlil qilishda foydalanish yuqori samara beradi. Neyron to‘rlarni boshqa usullarni tadbiq qilish qiyin bo‘lgan sharoitlarda – muammoni xal qilish algoritmi mavxum bo‘lganda, ma’lumotlar noaniqligida, etishmasligida, juda katta yoki juda kichik xajmdaligida, qarama- qarshiliklar mavjud sharoitlarda tadbiq qilish oson va samarali.
Neyron to‘rlarni o‘rgatish deyilganda neyron to‘rning o‘zi o‘z ichki parametrlarini xisoblab topib o‘zgartirishi tushiniladi. Buning uchun tarmoqqa tanlangan kirish qiymatlari beriladi va xosil bo‘lgan natijalarni xaqiqiy natijalar bilan solishtirib farqi(xatolik) topiladi.