Составители:
Рубрика:
47
Алгоритм обучения персептрона несколько изменяется:
1. На вход подается k-й образ из обучающего набора.
2. Вычисляется ошибка для первого нейрона:
δ
k1
= f(y
k1
) – z
k1
.
3. Корректируются весовые коэффициенты нейрона, усиливаю-
щие ошибку выхода.
4. Шаги 2 – 3 повторяются для остальных нейронов.
5. ∆
k
запоминается. Шаги 1–4 повторяются по всем обучающим
парам. Вычисляется ошибка обучения (2.2). Если Е > 0, то проис-
ходит переход на шаг 1.
Заметим, что способ кодирования изображения, показанный
на рис. 2.3, на практике неприменим, так искажение всего одного
бита приводит к неправильному распознаванию. В реальных зада-
чах рассматриваются векторы большей размерности.
Входы и выходы персептрона могут быть действительными чис-
лами. В этом случае закон обучения персептрона обобщается в виде
так называемого дельта-правила, в соответствии с которым алго-
ритм коррекции веса связи между i-м входом и j-м выходом запи-
сывается в следующем виде:
w
ij
(k+1) = w
ij
(k) + ηδ
kj
x
i
, (2.3)
где η – коэффициент скорости обучения (обычно η ∈ [0.01, 0.1]),
который постепенно уменьшается.
Рис. 2.5. Персептрон с множеством выходных нейронов
F(Y )
X
x
1
x
2
W
Входной слой
x
i
x
15
Выходной (1-й) слой
f(y
1
)
f(y
4
)
f(y
2
)
f(y
3
)
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 45
- 46
- 47
- 48
- 49
- …
- следующая ›
- последняя »
