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.
