КАТЕГОРИИ:
Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)
Обучение персептрона. Дельта-правило
Допустим, есть следующая модель персептрона:
Алгоритм обучения персептрона следующий:
- Присвоить синаптическим весам
некоторые начальные значения. Например, нулю. - Подать входной образ
и вычислить 
. Если правильный, то переходят к шагу 4. Иначе к шагу 3. - Применяя дельта-правило (см. ниже) вычислить новые значения синаптических весов.
- Повторить шаги 2-4 данного алгоритма обучения персептрона пока сеть не станет выдавать ожидаемый выход на векторах из обучающей выборки или пока отклонение не станет ниже некоторого порога.
Т.о. образом логика обучения персептрона следующая: если сигнал персептрона при некотором образе верен, то ничего корректировать не надо, если нет – производится корректировка весов.
Правила корректировки весов следующие:
- Если неверен и равен нулю, то необходимо
увеличить веса тех входов, на которые была подана единица. - Если неверен и равен единице, то необходимо
уменьшить веса тех входов, на которые была подана единица.
Поясним эти правила. Допустим, что на вход был подан некоторый обучающий двоичный вектор . Этому вектору соответствует выход равный единице. И этот выход неправильный. Тогда веса, присоединенные к единичным входам, должны быть уменьшены, так как они стремятся дать неверный результат. Аналогично, если некоторому другому обучающему вектору соответствует неправильный выход равный нулю, то веса, присоединенные к единичным входам, должны быть уже уменьшены.
|
|
Дата добавления: 2015-06-04; Просмотров: 1354; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!