|
.
.
.
. . .
θ
I - θ
Y
x
1
x
2
x
n
75
ўзгартиради ва, натижада, чиқиш сигнални қуйидаги ифода бўйича
шакллантиради
)
(
)
(
1
n
i
i
i
x
w
F
I
F
Y
.
Агар нейрон киришида чегара (θ) ўрнатилган бўлса, унда чиқиш сигнал
қуйидаги ифода бўйича шаклланади
)
(
)
(
1
n
i
i
i
w
x
F
I
F
Y
.
Одатда F функция сифатида қуйидаги
содда ночизиқ функциялар қулланилади:
1)
бинарная (пороговая)
;
,
0
,
,
1
приI
приI
Y
2) сигмоид
)
(
1
1
1
1
I
x
w
e
e
Y
i
i
;
3) гиперболик тангенс
)
(
)
(
I
th
x
w
th
Y
i
i
;
4) чизиқли
n
i
i
i
x
w
k
Y
1
.
Шуларни ичидан сигмоид функцияси кенг қулланилади, чизиқли –
деярлик ишлатилмайди.
10.2. Нейрон тармоқлар тури.
Нейрон мажмуимини белгиланган равишда бир-бири билан ҳамда ташқи
мухит билан боғлаб, ҳар хил турдаги нейрон тармоқлар моделларни қуриш
мумкин. Бу ҳолда кириш сигналлар туплами тармоқни кириш векторни
ташкил қилади, чиқиш сигналлар туплами эса – чиқиш векторни (чиқиш
фаоллик векторни). Нейрон тармоқни боғланиш вазнлари W матрица
кўринишда ифодаланади. Бунда матрицани w
ij
элементи i ва j нейронлар
ўртасидаги боғланиш вазни бўлади. Нейрон тармоғи ўзининг ишлаш пайтида
I -
θ
0
1
y
I -
θ
0
1
y
-1
I
0
y
1
76
кириш векторни чиқиш веторга ўзгартиради, яъни ахборотни қайта ишлаш
(нейротармоқли ҳисоблаш) жараённи бажаради. Бу қайта ишлашни аниқ
кўриниши (тури) нейрон модели турлари билан ҳамда нейрон тармоқни
архитектураси ва характеристикалари билан белгиланади.
Нейрон тармоқлар архитектураси ва турлари нейронларни тармоқдаги
боғланиш тартиби билан белгиланади. Шунинг учун кўпинча нейрон
тармоқларни ва тизимларни коннекционистик номи билан атайди
(“Connection” –“Боғланиш” инглиз сўзидан).
Нейрон тармоқ (НТ)ларини икки асосий: тўлиқ боғланган ва иерархик
турларини ажратади.
X
Y
Рис. 2.
Тўлиқ боғланган НТ. Иерархик НТ.
Тўлиқ боғланган НТ - бу ҳар бир нейронни чиқиши барча бошқа
нейронлар киришлари билан, унинг киришлари эса қолган нейронлар
чиқишлари билан боғланган бўлган тармоқ. Шундан ташқари ҳар бир
нейронни чиқиши унинг киришига уланган бўлади (“ўз – ўзига боғланиш”). N
нейронлардан иборат бўлган тўлиқ боғланган НТда боғланиш сони N*N тенг.
Иерархик НТ – нейрон гурухлари тегишли алоҳида қатлам ва
даражаларда жойлашган бўлган тармоқ. Бундай НТ тегишли қатламни ҳар бир
нейрони олдинги ва кейинги қатламларни хар бир нейронлар билан боғланган.
Унинг кириш ва чиқиш қатламлари ташқи мухит билан боғланган.
Боғланиш йўналишлари бўйича тескари алоқасиз – норекуррент (feed -
forward) ва тескари алоқали – рекуррент (feed-back) НТлар ажратилади.
1-слой
2-слой
3-слой
77
Х
Рис. 3. Рекуррент НТ.
Агар рекуррент НТда ўзининг бир қатламни нейрон ўртасида
тормозлайдиган (манфий боғланиш вазнлар билан) алоқалари бўлса, унда
бундай тармоқни латерал ёки латералли тормзланиши билан тармоқ деб
атайди.
Рис. 4. НТ латералли тормзланиши билан.
Бир қатламли НТ – бу содда, иерархик, норекуррент турдаги тармоқ.
Бундай тармоқда ташқи мухит сигналларни қабул қиладиган ва
тақсимлайдиган кириш нейронлар қатлами ҳамда ҳисоблашли нейронлар
қатлами мавжуд. Уларни ҳар биттасини чиқиш сигналлари унинг киришига
келадиган вазнланган йиғиндиси функцияси сифатида белгиланади. Чиқиш
сигналлар мажмуиси НТ чиқиш векторни
Y
Рис. 13.4. Нерекуррентная НС
78
Y=WX
ташкил қилади. Бу ерда X - n ўлчамли кириш вектори; W – nm ўлчамли
(m- чиқиш катламни нейронлар сони) боғланиш вазнлар матрицаси; Y – m
ўлчамли чиқиш вектори.
Кўп қатламли НТ – бу бир неча ҳисоблашли нейронлар қатламлардан
иборат бўлган тармоқлар. Бундай қатламлар сони кўпайиши билан тармоқни
ҳисоблаш қуввати ҳам ошади.
Хопфилд нейрон тармоғи – бу алохида турдаги рекуррент НТ. Бундай
тармоқда ҳар бир нейрон кришига, X кириш векторни тегишли
компонентасидан ташқари, биринчи қатламни тақсимловчи нейронлар орқали
бошқа нейронлар чиқиш сигналлари ҳам келади.
Рис. 5. Содда рекуррент Хопфилд НТ.
Бундай Хопфилд НТда чиқиш сигналлар қуйидаги
j
j
j
i
j
i
ji
j
j
j
i
j
i
ji
j
j
j
i
j
i
ji
i
x
w
y
w
àãàð
¢çãàðìàéäè
x
w
y
w
àãàð
x
w
y
w
àãàð
y
0
0
0
,
,
0
,
1
Персептрон турдаги НТ.
Бундай НТни 1958й. Ф. Розенблат таклиф қилди. Уни тасвир (тимсол,
образ)ларни аниқлаш учун ишлатган. Бу кўп қатламли норекуррент тармоқ.
Унинг тузилмаси уч қатламлардан иборат (13.8 расм).
x
1
x
2
x
3
y
3
y
1
y
2
1
2
3
1
2
3
79
1- қатламда сезгирли рецептор (S- сенсор) элементлар жойлашган. Уларга
кириш тасвирлар сигналлари келади. S- элементлар кейинги (иккинчи)
қатламни ассоциатив А-элементлари билан боғланган. А-элементи фақат у
билан боғланган етарли миқдорда S- элементлар қўзғалишгандагина
қўзғаланади. А-элементлар чиқиш (учинчи) қатламни бинар R- элементлар
(ечувчи элементлар) билан ўзгарадиган қийматларга эга бўлган боғланиш
(алоқа) вазнли ёйлар орқали боғланган. R1 элемент чиқиш қиймати R2 элемент
чиқиш қийматидан ошса унда персептрон аниқлайдиган объектни биринчи
синфга киритади, акс ҳолда – иккинчи синфга.
Рис. 6. Персептрон схемаси.
Персептронни ўргатиш жараёни ўзгарувчан боғланиш коэффициент
(вазн)лар қийматларини созлаш йўли билан бажарилади.
Do'stlaringiz bilan baham: | 
