Подстройка весов скрытого слоя

Рассмотрим один нейрон в скрытом слое, предшествующем выходному слою. При проходе вперед этот нейрон передает входной сигнал нейронам в выходном слое через соединяющие их веса. Во время обучения эти веса функционируют в обратном порядке, пропуская величину ошибки от выходного слоя назад к скрытому слою. Каждый из этих весов умножается на величину δ_qk нейрона, к которому он присоединен в выходном слое. Величина δ_pj, необходимая для нейрона скрытого слоя, получается суммированием всех таких произведений и умножением на производную сжимающей функции (см. рис. 16):

δ _p,j=OUT_p,j(1- OUT_p,j)[ ∑ δ _q,k w_pq,k] (13)

Когда значение δ _p,j получено, веса, питающие первый скрытый уровень, могут быть подкорректированы с помощью уравнений подстройки весов выходного слоя, где индексы модифицированы в соответствии со слоем.

Рис. 16. Настройка веса в скрытом слое.

Дата добавления: 2014-01-11