O‘zbekiston respublikasi fanlar akademiyasi

6. Нейрон тармоғи. Нутқ таниш олишнинг ҳар қандай тизимида кириш 
сигналини мавжуд эталонлар билан таққослаш босқичи амалга оширилади. 
Дастлабки ишлов бериш (белгиларни ажратиб олиш, янги параметрик фазода 
бошқа шаклга алмаштириш ва ҳоказо) босқичининг мавжудлигидан қатъий назар 
кириш сигнали ўрнатилган параметрик фазодаги векторни ўзида акс эттиради. Бу 
вектордан кейинчалик хотирада сақланган бошқа векторлар билан қайси синфга 
тегишли эканлигини аниқлашда фойдаланилади. Бундай таснифлаш нейрон 
тармоғи ёрдамида ечиладиган масалаларнинг асосийларидан бири ҳисобланади. 
Улардан кенг тарқалганлари қуйидагилардир: 

кўриш ва эшитиш тимсолларини таниб олишда кенг тадбиқ қилиш 
имкониятига эга. Масалан, матнни таниб олишдан бошлаб, радар экранидаги 
нишон ва овозли бошқарувгача; 

---

28 

ахборотни ассоциатив қидириш ва ассоциатив моделларни яратиш; 

қийин тавсифланадиган ва турли ночизиқли математик тизимлар 
моделларини шакллантириш ва уларни вақт бўйича ривожини башорат қилиш- 
ишлаб чиқаришда қўллаш, табиий жараёнларни башорат қилиш, курсларнинг 
ўзгариши ва бошқалар; 

башоратларни бошқариш ва тартибга солиш тизимлари- роботларни 
бошқариш, бошқа мураккаб қурилмалар – турли якуний автоматлар: оммавий 
хизмат кўрсатиш тизимлари ва коммутация ва телекоммуникация тизимлари; 

диагностика ва қарор қабул қилиш, мантиқий хулоса чиқариш, айниқса, 
аниқ математик модели мавжуд бўлмаган соҳаларда: медицина, криминалистика, 
молия соҳасида; 
Нейрон тармоғининг характерли хусусиятларини кўриб чиқамиз: 

ўқитилиш: нейрон тармоғининг муҳим босқичларидан бири ўқитишдир. 
Бунда тармоқ киришига ўқитиш тўпламидаги маълумотлар навбат билан 
йўналтирилади. Мақсад тармоқнинг вазн коэффициентларини тўғрилаш ва шу 
орқали нейрон тармоғининг чиқишида нибатан адекват қийматлар олиш 
ҳисобланади.

умумлаштириш қобилияти. Нейрон тармоғи ўқитишдан сўнг киришдаги 
катта бўлмаган сигналларга (ҳалақит ёки кириш тимсолларининг вариациялари) 
қайсидир даражада сезгирлиги бўлмаслиги мумкин.

абстрактлаш қобилияти. Агар ўқитиш жараёнида тармоқ киришига бир 
тимсолнинг бир нечта бузилган вариантлари берилган бўлса, у ҳолда тармоқ 
чиқишда тимсолнинг ўқитиш жараёнида фойдаланилмаган идеал шаклини ярата 
олади. 

қайта ишлашнинг параллеллиги ва нейрон тармоқларни жорий қилиш. 

универсаллик. Юқорида саналган барча масалаларни ечиш учун маълум 
самарали аниқ математик усуллар мавжуд бўлса-да, нейрон тармоқларининг 
универсаллиги ва истиқболли эканлиги бу йўналишни чуқур ўрганишни талаб 
қилади[13].
Сунъий нейрон модели. Сунъий нейрон тармоқлари биология билан 
уйғунлашган бўлиб, улар биологик нейроннинг вазифаларига ўхшаш 
имкониятларга эга кўплаб элементлардан ташкил топади. 1-расмда нейроннинг 
умумлашган модели келтирилган бўлиб, у нейрон тармоғининг асосий қурилиш 
блоки ҳисобланади.
1-расм. Активация функцияли сунъий нейрон 
 
Нейроннинг киришига кўплаб сигналлар узатилади ва уларнинг ҳар бири 
вазнларга кўпайтирилади, сўнг уларнинг йиғинлиси олинади.
0
1
,
p
i
i
i
s
w x
w





---

29 
s йиғинди активация функцияси учун аргумент бўлиб хизмат қилади. Активация 
функциясининг қиймати нейроннинг чиқиши y ни англатади.
бу ерда 
синапс вазни, 
- кўчиш қиймати, – натижавий йиғинди, 
– 
кириш вектори компонентаси (кириш сигнали), (
), – нейроннинг 
чиқиш сигнали, – нейрон киришлари сони, – ночизиқли алмаштириш 
(активация функцияси). 
Нейрон 
активацияси 
кўплаб 
киришдаги 
сигналларни 
керакли 
характеристикадаги чиқиш сигналига трансформациясини таъминлаб беради.
Умумий ҳолда кирувчи сигнал, вазн коэффициентлари ва кўчиш қиймати 
ҳақиқий сон қийматлар қабул қилади. Чиқиш активация функцияси турига 
қараб бутун сон ёки ҳақиқий сон бўлиши мумкин. Кўплаб амалий масалаларда 
киришлар, вазнлар ва кўчиш олдиндан белгиланган баъзи қийматларни қабул 
қилади. Мусбат вазнли синапслар қўзғатувчилар деб аталади, манфийлари эса 
тормозловчилар дейилади. Шундай қилиб, нейрон вазнлар 
ва узатиш 
функцияси 
билан 
тавчифланади. 
Нейрон 
киришидаги 
вазн 
коэффициентларини тўғирлаш ва ўқитиш қоидаларидан ташқари, кўплаб нейрон 
структураларда активация функциясини танлаш ўзига хос хусусият касб этади. 
Активация функцияси одатда ночизиқли функция бўлади. 
бу ерда – доимий бўсаға функция; 
0,
,
1,