Моделирование искусственных нейронных сетей в системе MATLAB. Часть 1. Введение. Донской Д.А - 30 стр.

                  6-й шаг процедуры адаптации
  Переходя ко второму члену, получим следующий результат:
                      ⎧⎪w т (6 ) = [− 2 − 3] ;
                       ⎨                                    (10)
                       ⎪⎩b(6) = 1.
   Этим заканчиваются ручные вычисления.
   Расчеты с использованием функции adapt.
   Вновь сформируем модель персептрона, изображенного на ри-
сунке:

  clear, net = newp([-2 2;-2 2],1);

  Введем первый элемент обучающего множества:

  p = {[2; 2]}; t = {0};

  Установим параметр passes (число проходов), равным 1, и выпол-
ним один шаг настройки:

  net.adaptParam.passes = 1;
  [net,a,e] = adapt(net,p,t); a,e
  a =
      [1]
  e =
      [-1]

  Скорректированные вектор весов и смещение определим сле-
дующим образом:

  twts = net.IW{1,1}, tbiase = net.b{1}
  twts =
      -2    -2
  tbiase =
      -1


                                  30