Метод обучения уидроу—хоффа

Как мы видели, персептрон ограничивается бинарными выходами. Уидроу вместе со студентом университета Хоф-фом расширили алгоритм обучения персептрона на случай непрерывных выходов, используя сигмоидальную функцию [5,6]. Кроме того, они разработали математическое дока­зательство того, что сеть при определенных условиях будет сходиться к любой функции, которую она может представить. Их первая модель - Адалин - имеет один выходной нейрон, более поздняя модель - Мадалин - рас­ширяет ее на случай с многими выходными нейронами. Выражения, описывающие процесс обучения Адалина, очень схожи с персептронными. Существенные отличия имеются в четвертом шаге, где используются непрерывные сигналы NET вместо бинарных OUT. Модифицированный шаг 4 в этом случае реализуется следующим образом: 4. Вычислить ошибку для каждого нейрона, вычитая сигнал NET из требуемого выхода:

Дата добавления: 2014-01-15