Axborot tizimlari

p - kirish vektori (input vector);
R- kirish elementlari soni (number of input elements); w- og’irliklar vektori (weight vector); b- surilish (bias);
n- kirishning og’irliklarga ko’paytirilgan va surilgan qiymati (wpqb); f- transfer funktsiya (transfer function); a- chiqish (output).
Neyronga kirish vetori p beriladi. Kirishlarning barchasi bir xil ta’sir kuchiga ega bo’lmaydi. SHuning uchun ma’lum kirishning ta’sir kuchini boshqarish maqsadida og’irlik w tushunchasi kiritilgan. Xar bir kirish qiymati p og’irliklar vetori w ning mos elementiga ko’paytirilib natijalar jamlanadi (ya’ni wp+p₁w₁₁+p₂w₁₂ +...p_Rw₁,_R). Summaga surilish qiymati b qo’shiladi. b xam og’irlik w ga juda o’xshash, ammo uning «kirish» qiymati o’zgarmas 1 (bir) konstantadir (ya’ni b kirish qiymati emas). Natijada transfer funktsiyaning kirish qiymati n xosil bo’ladi (ya’ni n+wp+b). Bu qiymat transfer funktsiya (uzatish funktsiyasi)ga parametr sifatida berilib neyronning chiqishi a topiladi.
w va b neyronning sozlanadigan parametrlaridir. Ana shu parametrlar o’zgartirilib neyron ma’lum bir funktsiyani bajaradigan xolga keltiriladi. SHu jarayon neyronni o’rgatish deb yuritiladi. Neyron to’rlarning markaziy g’oyasi xam ana shunda: neyronlarning w va b qiymatlarini o’zgartirib, ya’ni o’rgatib ixtiyoriy vazifani bajaradigan xolga keltirish mumkin. Neyronni sxematik ravishda quyidagicha ifodalash mumkin:

Neyron kirish qiymatlarini og’irliklarga ko’paytmasini jamlabgina qolmasdan ma’lum bir funktsiya - transfer funktsiyada xam qayta ishlaydi. Transfer funktsiya sifatida chiziqli, zinali, logarifmik-sigmoida, tangensoida funktsiyalaridan foydalaniladi. qanday funktsiyadan foydalanish aniq masalaga bog’liq.

Bitta neyronning funktsional quvvati juda past, lekin uning afzalliklaridan biri - ko’plab neyronlar birlashtirilib, quvvati oshirilib ishlatilishi mumkin.
quyida S dona neyrondan tashkil topgan 1 qatlam(layer)li neyron to’r keltirilgan:

R - kirish elementlari soni;

S - birinchi qatlamdagi neyronlar soni;
“'i. i “^!i.a - “^!i.b W = “'a. i "^!2.a - “^!а.й
;\s\ i “'S.-2 ■■■ ^ll'S.R
Og’irliklar vektori W matritsasining qatorlari neyronlarning indeksini, ustunlari esa kirish indekslarini ifodalaydi, ya’ni:
wi,i - birinchi neyronning birinchi kirishga og’irligi; w₁,₂ - birinchi neyronning ikkinchi kirishga og’irligi; w₂₁ - ikkinchi neyronning birinchi kirishga og’irligi; w_S,_R - Sinchi neyronning Rinchi kirishga og’irligi.
Tushunish osonroq bo’lishi uchun yuqoridagi detalbniy sxemani quyidagi soddaroq ko’rinishga keltirish mumkin:

Neyronlarning bunday tarzda qatlamga biriktirilishi kirish signallarini barcha neyronlarga uzatilishi, neyronlar xar biri o’zi mustaqil ishlashi va xar bir neyronning chiqishini aloxida-aloxida olish imkononi beradi. Bundan tashqari ko’plab sondagi neyronlarni bitta setga birlashtirganda qo’yilagan masalani echish uchun yaroqli arxitekturani xosil qilish mumkin bo’ladi.

Odatda uchraydigan masalalarni echish uchun bir emas ko’p qatlamli neyron to’rlar talab qilinadi. Ko’p qatlamli neyron to’rlarda birinchi qatlam kirish qatlami (input layer), oxirgi qatlam chiqish qatlami (xutput layer) va boshqa barcha ichki qatlamlar berkitilgan qatlamlar (hidden layers) deb nomlanadi.
Quyida ko’p qatlamli neyron to’rga misol tariqasida 3 qatlamli neyron to’r keltirilgan:

кириш 1-Щэтлам 2-Котлам 3-Котлам