O’zbekiston respublikasi aloqa, axborotlashtirish va telekommunikasiya texnologiyalari davlat qo’mitasi

X

k

 vektor bilan ifodalaymiz va uning 

kompnentalarini  mos  holda  –  x

i

k 

,  k=0...m-1,  m  –  shakllar  soni,  bilan  belgilaymiz. 

Tarmoqqa  berilgan  ma’lumotlar  asosida  u  shaklni  tanisa,  u  holda  unga  kiruvchi 

ma’lumot 

Y

 = 

X

k 

bo’ladi , bu yerda 

Y 

tarmoqqa kiruvchi 

Y

 = { y

i

: i=0,...n-1} vektor 

qiymati.  Aks  holda,  chiquvchi  vektor  hyech  qanday  namunadagi  shakl  bilan  mos 

kelmaydi. 

Agar,  masalan,  signallar  qandaydir  shaklni  ifodalasa,  u  holda  u  tarmoqqa 

kirishda  uni  grafik  ko’rinishida  ifodalaydi  va  namunadagi  birorta  shakl  bilan  mos 

kelganligini yoki mos kelmaganligini aniqlaydi.  

Tarmoq  qiymatlarni  qabul  qilishda  og’irlik  koeffisiyenti  qo’yidagi  shaklda 

ifodalanadi [][]: 

w

x x i

j

i

j

ij

i

k

j

k

k

m





















0

1

0

,

,

 

(1) 

Bu yerda i i j – indekslar bo’lib, mos holda oldsnaptik va orqsnaptik neyronlar; 

x

i

k

, 

x

j

k

 – i- va j, k- shakl vektorining elementlari. 

Tarmoq bajaradigan ishning algoritmi qo’yidagicha (p – iterasiya nomeri): 

1.  Tarmoqqa  kirish  uchun  no’malum  signal  beriladi.  Unga  aksonlarning 

qiymatlarini beriladi: 

y

i

(0) = x

i 

, i = 0...n-1,

  

(2) 

shuning  uchun  tarmoq  sxemasida  kiruvchi  snapslar  shartli  xarakterda  bo’ladi. 

Nol esa, tarmoqning nolinchi iterasiyasini bildiradi.  

---

 

25 

2. Neyronlarnng yangi holati hisoblanadi 

s p

w y p

j

ij

i

i

n

(

)

( )

 







1

0

1

, j=0...n-1

 

(3) 

va aksonlarning yangi qiymatlari  





y

p

f s

p

j

j

(

)

(

)

 



1

1

 

(4) 

bu  yerda 

f

  –  sakrash  ko’rinishidagi 

faollashtiruvchi  funksiya,  uning  rasmi  2- 

rasmda ko’rsatilgan.  

3. Oxirgi iterasiyada aksonlarning qiymati tekshiriladi. Agar ha bo’lsa, u holda 2 

qadamga  o’tiladi,  aks  holda  tamomlanadi.  Bu  holatda  chiquvchi  vektor  namunadagi 

shaklga uxshash eng yaxshi shaklga ega bo’ladi.