Моделирование искусственных нейронных сетей в системе MATLAB. Часть 2. Линейные сети. Донской Д.А - 5 стр.

  Весовая матрица W в этом случае имеет только одну строку, и
выход сети определяется выражением
   a = purelin (n) = purelin (Wp + b) = Wp + b = w11 p1 + w12 p2 + b . (1)
   Подобно персептрону, линейная сеть задает в пространстве вхо-
дов разделяющую линию, на которой функция активации n равна 0
(рис. 2).




                                  Рис. 2

   Векторы входа, расположенные выше этой линии, соответствуют
положительным значениям выхода, а расположенные ниже – отрица-
тельным. Это означает, что линейная сеть может быть применена для
решения задач классификации.
   Однако такая классификация может быть выполнена только для
класса линейно отделимых объектов. Таким образом, линейные сети
имеют то же самое ограничение, что и персептрон.
                          Архитектура сети
   Линейная сеть, показанная на рис. 3,а, включает S нейронов, раз-
мещенных в одном слое и связанных с R входами через матрицу ве-
сов W.
   На рис. 3,б показана укрупненная структурная схема этой сети,
вектор выхода а которой имеет размер S×1.



                                    5