У муаммоларп

netj =У XW
i=0
Чикиш эса сатх функциясини куллаш натижасида олинади.
[1, agar net > 0 ^{f (net)} = V , _A
agar net < 0
Биламизки, демак кириш катлами элементлари учун активлик комбинациялашган кириш кийматлари билан мос тушувчи киймат тавсифланади. Сигналарнинг турда таркалиши кириш катламида чикиш катламига караб шундай амалга ошириладики, хар бир конкрет кириш катламларининг кетма-кет набор учун уларни кайта ишлаш куйидагича булади:
Кириш катлами яширин катлам чикиш катлами.
Кириш маълумотлари сифатида юкорида келтирилган жадвалнинг биринчи жуфтини караймиз, яъни [1,1] жуфтликни. Яширин катламнинг 1,5 сурилишли биринчи элементи учун куйидагини оламиз.
net = (X₀ х 1,5) + (X₁ х (-1)) + (X₂ x (-1)) = (1 x 1,5) + (1 x (-1)) + (1 x (-1)) = -0.5 демак элементнинг чикиш киймати 0 булади. Иккинчи яширин элемент учун, 0.5 сурилишили оламиз
net = (X₀ x 1,5) + (X x (-1)) + (X₂ x (-1)) = (1x1,5) + (1x (-1)) + (1x (-1)) = -1.5 демак элементнинг чикиш киймати бу холда 0 булади. Чикиш элементи учун, -0.5 сурилишли оламиз
net = (X x (-0,5)) + (X₂ x 1) + (X₂ x (-1)) = (1 x (-0,5)) + (0 x (-1)) + (0 x (-1)) = 0.5 демак унинг чикиш киймати 0 булади. Агар бу процедурани жадвалнинг колган жуфтлиги учун кулласак, биз шунга амин буламизки бу нейрон турининг чикиш жадвалининг охирги устуни кийматларига мос келади.
Коррекцияловчи ботаанишлар, укитиш коидалари. Нейрон турлариниг бирдан бир афзаллиги шундан иборатки, улар коидаларнинг бирлигини тасаввур этади, булар ёрдамида нейрон тури автаматик тарзда дастурлаштирилиши мумкин. Масалан, XOR амалга оширадиган куйидаги функцияни куриб чикишимиз мумкин. Бу ерда && - ЁКИ/ЁКИ амали (инкор этувчи ЁКИ - исключающий ИЛИ).
int XOR (int va1_1, int val_2)
{
If (val_1 = = 1 && val_2 = =1)
Return 0;
If (val_1 = = 0 && val_2 = =0)
Return 0;
If (val_1 = =1 && val_2 = =0)
Return 1;
If (val_1= =0 && val _2 = =1)
Return 1;
}
Бу тузилган код (дастур матни) оптимал ва бу функцияни амалга ошириш мумкин эмас деб айтиш мумкин эмас. Биз буни курдик, яъни мисол 1.1. да айнан шу масала бажарилди. XOR амалини туFри бажариш элементларни жойлаштирилишига, активлик функциясини танланишига ва вазн кийматларининг наборига боглик. Элеметларни жойлаштириш укитишнинг бошида одатда узгармас (фиксировано) ва худди шундай активлик функцияси яам.

2. 
   Куйилган масалага мос келувчи нейрон TapMOFUHu курит
   

Нейротармок технологияси мия фаолиятини моделлаштиришга асосланган, Р.Шенноннинг таъкидлашича «моделлаштириш бу санъатдир». Хар кандай санъат, бу ерда, нейротармок модели мисолларга, тажрибага ва умумий таклифларга, тавсияларга таянади. Нейрон тармоFини куришни оддий масалада куриб чицамиз. Айтайлик Валижон ва Полвон иккаласи дуст. А деб дустлар тупламини белгилаймиз: