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

Inf
yozuvini tanlangan 
(inglizchasida «Infinite» – cheksiz degani). 
Keyingi yorliq, Qo'shimcha(ixtiyoriy) ma'lumot (
Optional Info
) 
8.24-rasmda ko'rsatilgan. 
8.24-rasm. Ixtiyoriy ma'lumotlar yorlig'i. 
O’qitish (
Train
) yorlig'ini ko'rib chiqamiz. O’qitish boshlashi 
uchun siz 
Tarmoqni o’qitish
(
Train Network
) tugmasini bosishingiz 
kerak. Shundan so'ng, agar taklif qilingan tarmoq o'quv parametrlari 
(
Training Parameters
) bo'limidagi shartlarning biror biri qanoatlantirsa 
o’qitish avtomatik to’tatiladi. Bir vaqtda, maqsad funktsiyasi 
dinamikasini - o'rganish uchun, egri chizig'li grafika oynasi paydo bo'ladi. 
Bizning holatda, grafik 8.25-rasmda ko'rsatilgandek ko'rinishda bo’lishi 
mumkin.
8.25-rasm - O'rganish egri chizig'i. 
To'xtatish tugmasi (
Stop Training
) o’qitish jarayonni to'xtatish 
mumkin. Rasmdan ko'rinib turibdiki, maqsad funksiya belgilangan 
qiymatga yetganida o'rganish to'xtatilgan (goal = 0). 

---

Shuni ta'kidlash kerakki, qattiq cheklangan faollashtirish 
funktsiyasiga ega bo'lgan perseptronlar uchun xato - maqsad va olingan 
natija o'rtasidagi farq sifatida hisoblanadi. Shu sababli yuqoridagi 
misolda, o'rgatish algoritmi muammoning aniq echimini topdi. Uslubiy 
maqsadlarda, o'qitilgan tarmoqni ishga tushirish orqali muammo to'g'ri 
hal qilinganligiga ishonch hosil qilish mumkin. Buning uchun 
Tekshirish
(
Simulate
) yorlig'ini oching va 
Kirishlar
(
Inputs
) ro'yxatidan 
oldindan tayyorlangan ma'lumotlarni tanlang. Bu vazifani bajarishda 
ma'lumotlar to'plamini o'qitishda bo'lgani kabi tabiiyki data1 dan 
foydalaniladi. 
Ta'minot maqsadlari
(
Supply Targets
) katagiga belgi 
qo'yish mumkin. Unda natija xato qiymatlari qo'shimcha ravishda qayta 
hisoblab chiqiladi. Tarmoqni simulyatsiya(Simulate Network) qilish 
tugmachasini 
bosish, 
ishlash 
natigasini 
Chiqishlar
(