9 amaliy ish Mavzu : Neyrokompyuterlarning algoritmlari Ishning maqsadi

neyron tarmoq 
( 
sun'iy neyron tarmoq A

) - bu kirish signallari 

bo'yicha operatsiyalarni mahalliy ravishda bajaradigan va mahalliy xotiraga ega 
bo'lishi mumkin bo'lgan ishlov berish elementlaridan (neyronlardan) tashkil topgan 
parallel axborotni qayta ishlash tizimi. Elementlar bir-biriga bir tomonlama 
signalizatsiya kanallari bilan bog'langan. Har bir ishlov berish elementi bitta 
chiqishga ega, ba'zida bir nechta kanallarga (havolalarga) tarmoqlanadi, ularning har 
biri ishlov berish elementining bir xil chiqish (natijada) signalini olib yuradi. 
Olingan signalni shakllantirish qoidalari (element ichidagi ma'lumotlarni qayta 
ishlash qoidalari) juda xilma-xil bo'lishi mumkin, faqat ishlov berish mahalliy 
bo'lishi muhimdir. Bu shuni anglatadiki, ishlov berish elementga havolalar orqali 
keladigan kirish signallarining joriy qiymatlariga va elementning mahalliy 
xotirasida saqlanadigan qiymatlarga bog'liq bo'lishi kerak. 
Ko'p qavatli pertseptron 

---

Shakl. 
Funktsiya f har vektor 
tayinlangan X dan m o'lchovli 
makon ba'zi vektor - Y dan p - 
o'lchovli makon
M- o'lchovli vektor X ni ba'zi bir p- o'lchovli 
vektor Y bilan bog'laydigan Y = f ( X ) 
funktsiyani ko'rib chiqing (1-rasm). Masalan, 
tasniflash masalasida X vektori m xususiyatlari 
bilan tavsiflangan tasniflangan ob'ekt ; vektor Y 
, bir-biri va nol qolgan iborat, qaysi sinf bir 
belgisi vektor X Allohnikidir (bir vositalari sinf 
soni o'rnini). F funktsiyasi har bir ob'ektga o'zi 
tegishli bo'lgan sinfni beradi. 
Aytaylik, f funktsiyasini topishimiz kerak . Keling, misol qilib o'rganish 
usulidan foydalanaylik. Yi = f ( Xi ) funktsiyasining qiymati ma'lum bo'lgan Xi 
vektorlarning vakillik namunasi mavjud deb taxmin qilaylik . Juftliklar to'plami ( Xi 
, Yi ) mashqlar to'plami deb nomlanadi. Keling, tarmoq elementlari ("neyronlar") 
qanday joylashtirilganligini, elementlar orasidagi bog'lanishlar arxitekturasi qanday 
ekanligini va tarmoq qaysi qoidalarga muvofiq ravishda o'qitilishini aniqlab, ko'p 
qatlamli pertseptron deb nomlangan neyron tarmog'ini ko'rib chiqamiz. 
Tarmoq elementi diskret vaqt ichida ishlaydi va qabul qilingan signallar asosida 
hosil bo'lgan signalni hosil qiladi. Element bir nechta kirishga ega, ularning har 
biriga ma'lum bir "og'irlik" beriladi. Kirishlar tomonidan qabul qilingan signallar 
tegishli og'irliklarni hisobga olgan holda yig'iladi va yig'ilgan signal tetiklash 
chegarasi bilan taqqoslanadi. Agar umumiy signal chegara qiymatidan kam bo'lsa, 
unda element chiqadigan signal nolga yaqin yoki unga teng, aks holda signal birlikka 
yaqin. 
Muayyan vazifalarni hal qilish 
Har qanday ma'lumotni tahlil qilish yoki qayta ishlash bilan bog'liq aniq bir 
muammoni hal qilishda, tahlil qilingan ma'lumotlar ko'p o'lchovli Evklid fazosining 
vektorlari bo'lib, ular ba'zi bir tarqatish funktsiyalariga muvofiq joylashgan deb 
taxmin qilish qulaydir. Bunday topshiriqlarning namunalariga fizik, biologik va 
boshqa tajribalar davomida olingan o'lchovlar, tibbiy diagnostika natijalari, 

---

telemetriya ma'lumotlari va boshqa ko'p narsalar kiradi. Biz har bir vektorni ob'ekt 
deb ataymiz, va vektorning koordinatalari - xususiyatlar. Bunday holda, xususiyatlar 
maydonining o'lchami (uni m bilan belgilang ) o'n mingga etishi mumkin. Masalan, 
tasvirning ketma-ket m piksellardagi yorqinligi yoki audio oqimdagi ketma-ket m 
nuqtalar. Boshqacha qilib aytganda, biz tarqatish funktsiyasiga muvofiq, ma'lum bir 
uzunlikdagi m vektorlarni hosil qiladigan tasodifiy ob'ekt generatorining ishlashi 
paytida ma'lumotlar paydo bo'ladi deb taxmin qilamiz . 
Haqiqiy muammolarni echish tajribasi shuni ko'rsatadiki, ob'ektlar butun m- 
o'lchovli maydonni to'ldirmaydi , lekin, qoida tariqasida, past o'lchamga (o'nlab, 
yuzlab) ega bo'lgan ba'zi sirtda joylashgan. Bu shuni anglatadiki, asl ob'ektlarni 
aniqroq tavsiflaydigan bunday "umumlashtirilgan" xususiyatlar (dastlabki 
xususiyatlarning kombinatsiyasi) mavjud. 
Ma'lumotlarni "tabiiy" koordinatalarga o'tish deb nomlangan kodlash usuli 
mavjud, ularni ma'lum ma'noda maqbul deb hisoblash mumkin. "Tabiiy" 
koordinatalar tizimining o'ziga xosligi isbotlangan, shuningdek, ma'lumki, bu 
koordinatalar bir qator muhim xususiyatlarga ega, masalan, "tabiiy" 
koordinatalardagi ob'ektlarning xususiyatlari juftlikdan mustaqil. "Tabiiy" 
koordinatalar ehtimollik taqsimotining keng klassi uchun ishlatilishi mumkin. 
"Tabiiy" koordinatalarni topish uchun replikativ (nusxa ko'chirish) neyron 
tarmoqlari deb ataladigan ma'lum tipdagi ko'p qavatli perceptronlardan foydalanish 
taklif etiladi. Ko'rsatilganki, adaptiv replikativ neyron tarmog'ini o'qitish jarayonida 
"tabiiy" koordinatalar tizimini qurish mumkin, bu mashg'ulotlar uchun 
foydalaniladigan ma'lumotlarga mos keladi. Ma'lum bo'lishicha, "tabiiy" 
koordinatalar tizimiga o'tish natijasida muammo hajmini nafaqat sezilarli darajada 
qisqartirish, balki dastlabki ma'lumotlarda bo'lishi mumkin bo'lgan shovqinlarni 
filtrlash ham mavjud. 
Tabiiy koordinatalar 
M- o'lchovli kosmosdagi ba'zi ma'lumotlar generatorini ko'rib chiqing . 
Aytaylik, u yaratadigan ma'lumotlar butun maydonni to'ldirmaydi, faqat n 
o'lchamdagi ba'zi bir manifold , bu erda n << m . Ma'lumotlar joylashgan kollektor 

---

murakkab sirt sifatida ifodalanishi mumkin, uning har bir nuqtasi atrofida n- 
o'lchovli sharning yuzasiga o'xshashdir . Kollektorda o'rtacha qiymatlar ma'nosida 
generatorning dastlabki tarqatish funktsiyasiga o'zboshimchalik bilan yaqin bo'lgan 
tarqatish funktsiyasi mavjud deb ta'kidlashadi. Ushbu bayonot juda ko'p sonli 
xususiyatlar bilan ifodalanadigan dastlabki ma'lumotlar o'rniga ma'lumotlar 
generatorini kichik o'lchamdagi bo'shliqda ko'rib chiqishga imkon beradi. Ko'pgina 
amaliy muammolarda bu holat. 
Tabiiy koordinatalar quyidagicha kiritiladi. N- o'lchovli manifoldning n- 
o'lchovli birlik kubiga birma-bir uzluksiz xaritasini ko'rib chiqing . Bu shuni 
anglatadiki, n- o'lchovli manifoldda yotgan har bir X vektor n koordinatali vektor 
bilan ifodalanadi va har bir koordinat nol bilan bitta o'rtasida bir tekis taqsimlangan 
sondir. 
Tabiiy koordinatalar usuli bu asosiy komponentlar usulini umumlashtirishdir. Tabiiy 
koordinatalar xuddi shu tarzda faqat ma'lumotlar kollektorining ichki, oldindan 
belgilangan, ehtimollik tuzilishiga bog'liq: birlik kub ichidagi teng hajmlar 
ma'lumotlar kollektoriga teng ehtimollik bilan to'plamlarga mos keladi, ammo 
ularning geometrik o'lchamlari sezilarli darajada farq qilishi mumkin. Biroq, dekart 
koordinatalarini ishlatadigan asosiy komponent tahlilidan farqli o'laroq, tabiiy 
koordinatalar turli xil ma'lumotlarning yanada murakkab ehtimoliy tuzilishini aks 
ettirishi mumkin. 
Savollar:
1.
Neyron tarmoq nima? 
2.
Neyrokompyuterlarda muammolar qanday hal qilinadi? 
3.
Tabiiy koordinatalar nima?