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

6. Neyron to‘rlarining tarixi

Neyron to‘rlarning nazariy asoslari dastlab 1943 yilda U.Makkalox va uning shogirdi U.Pitts olib borgan tadqiqotlarga borib taqaladi. Neyron tushinchasi va og‘irlik tushinchasi shu olimlarning ilmiy izlanishlaridan qolgan.
Makkalox modelining asosiy kamchiligi transfer funksiya (o‘tish funksiyasi) sifatida faqatgina zinali funksiyadan foydalanilgan. Bu xam aslida Makkaloxning ilmiy qarashlaridan biri edi. Olim transfer funksiya faqat ikki xolatdagina bo‘la olishi kerakligini, neyron xam kirish signallariga qarab ikki xolatning birida – ishlagan yoki ishlamagan xolda o‘z natijasini setning keyingi neyronlariga uzatishi lozimligini aytgan.
Ammo keyingi tadqiqotchilarning ilmiy izlanishlari natijasida shu narsa ma’lum bo‘ldiki, transfer funksiya sifatida faqatgina zinali funksiya emas, balki boshqa funksiyalardan, masalan chiziqli, logarifmik-sigmoida, tangens-sigmoida kabi funksiyalardan foydalanish xam yaxshi natijalar beradi (qaysi transfer funksiyadan foydalanish aniq xolatlarga, muammolarga bog‘liq).
Makkaloxning ishlarida ba’zi kamchiliklarga xam yo‘l qo‘yilgan bo‘lishiga qaramasdan neyron to‘rlarning nazariyasi negizi xali xam o‘shandayligicha qolmoqda.
Neyron to‘rlarning rivojlanishiga bo‘lgan katta turtkilardan biri neyrofiziolog olim F.Rozenblat taklif qilgan model – perseptron bo‘ldi. Perseptronning Makkalox modelidan farqi neyronlar orasidagi aloqalardagi og‘irliklarning o‘zgaruvchanligi edi. O‘zgaruvchanlik imkoniyatining mavjudligi neyron to‘rlarni turli muammolarni echishga
«o‘rgana oladigan» qildi.
Keyinchalik Xopfild, Verbos, Koxonen, Fukushima kabi olimlar neyron to‘rlar ustida ilmiy izlanishlar olib bordilar va katta natijalarga erishdilar.
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.
Bunga asosiy sabab boshqa usullardagi kabi kerakli jarayonni qonuniyatlarini aniqlab, matematik tenglamalar tuzib, echish algoritmlari ishlab chiqishning zaruriyati yo‘q. Neyron to‘rlar arxitekturasi, transfer funksiyalar va o‘rgatish algoritmlari to‘g‘ri tanlansa neyron to‘rni tayyor ma’lumotlarda o‘rgatish natijasida, u foydalanishga tayyor bo‘ladi.
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. SHu farq neyron to‘r uchun parametrlarini to‘g‘rilashiga asos va ma’lumot bo‘ladi.