Amaliy mashg’ulot №8. Vlsi fpga uchun matlab yordamida sun'iy neyron tarmoqlarni loyihalash Ishning maqsadi

8.1.2. Neyronni aloqa chiqishini faollashtirish funksiyasi. 
Chiqish signallarini hosil qilishni ko'rib chiqamiz. Tarmoqning har 
bir elementi uchun ma'lum bir qoida mavjud bo'lib, unga muvofiq uning 
chiqish qiymati elementning qo'shma kirish qiymatidan hisoblanadi. 
Ushbu qoida faollashtirish funksiyasi deb ataladi. Va chiqish qiymatining 
W
ji
= 

---

noldan farqliligi neyronning faolligi deb ataladi. Har qanday matematik 
funktsiyalar chiqishni faollashtirish funksiyasini bajarishi mumkin, biz 
misol sifatida eng ko'p ishlatiladiganlardan bir nechtasini keltiramiz: 
chegara funksiyasi
- agar birlashtirilgan kirish qiymati ma'lum bir 
qiymatdan past bo'lsa (ostona), u holda faollik nolga teng, agar u 
yuqoriroq bo'lsa - birga; 
Mantiqiy funksiya
. 
Adabiyotda neyron tarmoqlari ishining mohiyatini tushuntirish 
uchun tez -tez ishlatiladigan yana bir kichik misolni ko'rib chiqamiz. 
Tarmoqdagi 1 va 2 elementlar - kirish neyronlari (8.4 -rasm), 7 esa 
chiqsh neyron elementi. 5 va 6 -neyronlar esa yashirin elemetlar deb 
ataladi, chunki ular tashqi muhit bilan bog'liq emas. Shunday qilib, biz 
uchta qatlamni hosil qildik - kirish, yashirin va chiqish. Tasvirdagi 3 va 4 
-bandlar siljitish(ofset) elementlari deb ataladi. Misolda ularning chiqish 
signallari (faolligi) har doim 1 teng. Bu tarmoqdagi qo'shma kirishni 
hisoblash uchun biz og'irlikdagi ulanishlarni yig'ish qoidasidan 
foydalanamiz va chegara funksiyasi natija tarmoq chiqishining(7-neyron 
javobi) faolligi vazifasini bajaradi. Agar elementning qo'shma kiritilishi 
miqdori 0 dan kichik bo'lsa, u holda faollik 0 ga teng, agar kirish 0 dan 
katta bo'lsa, u holda aktivlik 1 ga teng bo'ladi. 
8.4-rasm. Mantiqiy XOR(istisnoli yoki) funktsiyasining vazifasini 
bajaruvchi neyron tarmog'igi. 
Keling tekshirish uchun, 1-neyron kirishiga bir va 2-neyron 
kirishiga nol beraylik. Bunday holda, biz chiqishda 1 olishimiz kerak (0 
XOR 1 = 1). Neyron tarmog’i ishini ko'rsatish uchun chiqish qiymatini 
qo'lda hisoblaymiz. 
5-elementning(neyron) qo'shma kiritilishi: net5 = 1 * (-1) + 0 * (-1) 
+ 1 * 1,5 = 0,5. Demak 5-element faolligi teng 1 ga chunki 0,5> 0. 
6-neyronning qo'shma kiritilishi: net6 = 1 * (-1) + 0 * (-1) + 1 * 0,5 
= -0,5. Demak 6-element faolligi 0 ga teng. 

---

7-elementning qo'shma kiritilishi: net7 = 1 * (1) + 0 * (-1) + 1 * (-
0,5) = 0,5. Demak 7 -elementning faolligi va shu bilan birga tarmoqning 
chiqish qiymati 1 ga teng. Bu esa biz yuqorida qo’ygan talabga javob 
beradi. 
Siz barcha mumkin bo'lgan qiymatlarni (0 va 0, 1 va 0, 0 va 1, 1 va 
1) kirish signallari sifatida ishlatishga urinib ko'rishingiz mumkin, 
chiqishda biz har doim XOR operatsiyasining haqoniylikt jadvaliga mos 
keladigan qiymatni ko'ramiz. 
Yuqoridagi holda, biz og'irlik koeffitsientlarining barcha 
qiymatlarini oldindan bilardik, lekin neyron tarmoqlarning asosiy 
xususiyati shundaki, ular tarmoqni o'qitish jarayonida barcha 
ulanishlarning og'irlik qiymatlarini moslashtira oladi. 
Zamonaviy kompyuterlar murakkab hisob -kitoblarni bajarishi, 
murakkab boshqaruv funktsiyalari bilan ishlashi va katta hajmdagi 
ma'lumotlarni saqlashi mumkin. Ammo ozir ham shunday muammolar 
borki inson kompyuterdan ko'ra tezroq va yaxshiroq ularni hal qila oladi. 
Masalan, belgilarni aniqlash, tasvirni talqin qilish yoki matnni o'qish. 
Kompyuterlardan farqli o'laroq, inson miyasi yangi vaziyatlarga 
moslasha oladi va o'rganish orqali o'z bilimini oshiradi. U noto'g'ri yoki 
to'liq bo'lmagan ma'lumotlarni qayta ishlashi va kerakli natijaga erishishi 
mumkin. Bu inson miyasining moslashishi tufayli amalga oshadi.