title: Neyron tarmoqlarni regulyarizatsiyalash
text: 363
  Taroq regression modeli va Lasso regression modeli tartibga solingan “lineer”
  modellardir, bu modelni qayta o‘qitishni kamaytirish va tartibga solishning yaxshi usuli:
  uning erkinlik darajasi qanchalik kichik bo‘lsa, ma'lumotlarni
  qayta tayyorlash qiyinroq
  bo‘ladi. Polinom modelini tartibga solishning oddiy usuli-polinom
  darajalari sonini
  kamaytirishdir. Ushbu fikrlarimizni sodda sun’iy neyron tarmoq modeli misolida ko‘rib
  chiqamiz(
  3-rasm
  ).
  3-rasm.
  Sodda sun’iy neyron tarmoq.
  Kiruvchi ma’lumotlarni va tasodifiy qiymatlarni qabul qilamiz.
  Har bir yashirin
  qatlamdagi tugunlar qiymatlarini algoritm asosida hisoblab chiqib natijani e’lon qilamiz.
  X
  1
  =0.05 W
  1
  =0.15 W
  3
  =0.25 W
  5
  =0.40 W
  7
  =0.50
  X
  2
  =0.10 W
  2
  =0.20 W
  4
  =0.30 W
  6
  =0.45 W
  8
  =0.55
  H
  1
  = X
  1
  * W
  1
  + X
  2
  * W
  2
  =0.05*0.15+0.10*0.20=0.0275
  H
  2
  = X
  1
  * W
  3
  + X
  2
  * W
  4
  =0.0125+0.03=0.0425
  H
  1
  `=1/(1+
  )=0.506
  H
  2
  `=1/(1+
  )=0.51
  Y
  1
  `= H
  1
  `* W
  5
  + H
  2
  `* W
  6
  =0.2024+0.2295=0.4319
  Y
  2
  `= H
  1
  `* W
  7
  + H
  2
  `* W
  8
  =0.253+0.2805=0.5335
  Y
  1
  ``=1/(1+
  )=0.606
  Y
  2
  ``=1/(1+
  )=0.631
  Bu yerda Loss-xatolik: Loss
  1
  =(
  =0.355 Loss
  2
  =(
  =0.128, X-
  kiruvchi ma’lumot,
  W-tasodifiy qiymat,
  H-yashirin tugunlar,
  Y-haqiqiy qiymatlarni qabul
  qiladi.