Amaliy mashg’ulot №8. Vlsi fpga uchun matlab yordamida sun'iy neyron tarmoqlarni loyihalash Ishning maqsadi

Outputs
) 
maydonidagi o'zgaruvchiga yoziladi. Endi NNTool asosiy oynasiga 
qaytib, sichqoncha bilan 
network1
chiqishi o'zgaruvchisini tanlashingiz 
va 
Ko'rish(View)
tugmasini bosishingiz mumkin. Ko'rish maydonining 
qymatlari maqsadli vektor qiymatlariga mos keladi - demak tarmoq to'g'ri 
ishlamoqda. 
Shuni ta'kidlash kerakki, tarmoq initsalisatsiya qilingan holda 
yaratilib, ya'ni og'irlik va siljitishlik qiymatlari ma'lum bir tarzda o'rnatish 
mumkin. Har bir keyingi o’qitish tajribasidan oldin, odatda, boshlang'ich 
shartlar yangilanadi, ular uchun 
Initialize 
yorlig'ida ishga initsalisatsiya 
funksiyasi taqdim etiladi. Shunday qilib, agar siz bir nechta mustaqil 
o'quv tajribalarini o'tkazmoqchi bo'lsangiz, 
Og'irliklarni initsalisatsiya
(Initialize Weights
) tugmasini bosish orqali har birini oldin og'irlik va 
siljishlarni yangilash mumkin. 
Keling, 
Qo’shimcha ma'lumot
(
Optional Info
) yorlig'iga qaytaylik 
(8.24-rasm). Bu erda keltirilgan parametrlarning maqsadini tushunish 
uchun ikkita tushunchani muhokama qilish kerak: o’ta o’qitilganlik va 
o’ta umumlashtirish. 
Muayyan muammoni hal qilish uchun neyron tarmoqni tanlashda 
uning tartibini oldindan aytish qiyin. Asossiz katta tartibli tarmoq tanlash 
tarmoqni o’ta o’qitilganlikga va oddiy bog’likni ham murakkab yo’l bilan 
etishga olib keladi. Ushbu hodisa haddan tashqari o’ta o’qitilganlik deb 
ataladi. Boshqa tomondan, neyronlar soni etarli bo'lmagan tarmoq bo'lsa, 
kerakli darajadagi xatolikka hech qachon erishilmaydi. Bu haddan 
tashqari o’ta umumlashtirish deyiladi. O’ta o’qitilganlikni oldini olish 
uchun quyidagi usul qo'llaniladi. Ma'lumotlar ikki to'plamga bo'linadi: 
O’rgatish(
Trening Data
) ma'lumotlari va Tekshirish(