Моделирование искусственных нейронных сетей в системе MATLAB. Часть 2. Линейные сети. Донской Д.А - 10 стр.

или
                               Q               Q
                       sse = ∑ e( k ) 2 = ∑ (t ( k ) − a (k )) 2 ,   (3)
                              k =1             k =1
где mse – средняя квадратичная ошибка; sse – сумма квадратов оши-
бок.
                       Процедура настройки
   В отличие от многих других сетей настройка линейной сети для
заданного обучающего множества может быть выполнена посредст-
вом прямого расчета с использованием newlind, т. е. можно построить
поверхность ошибки и найти на этой поверхности точку минимума,
которая будет соответствовать оптимальным весам и смещениям для
данной сети. Проиллюстрируем это на следующем примере.
   Предположим, что заданы следующие векторы, принадлежащие
обучающему множеству

  clear, P = [1 -1.2];               T = [0.5 1];

  Структурная схема этого линейного нейрона представлена на рис. 1.

               Вход        Линейный нейрон




                       w1,1


                       w1,2




                                      Рис. 1

  Запишем уравнение выхода нейрона
           a = purelin (n) = purelin (wp + b) = wp + b .             (4)


                                       10