Случай 1. Корректировка синаптических весов выходного слоя

Например, для модели нейронной сети на рис. 1, это будут веса имеющие следующие обозначения: и . Определимся, что индексом будем обозначать нейрон, из которого выходит синаптический вес, а – нейрон в который входит:

Введем величину , которая равна разности между требуемым и реальным выходами, умноженной на производную логистической функции активации (формулу логистической функции активации см. выше):

Тогда, веса выходного слоя после коррекции будут равны:

где:

• – номер текущей итерации обучения;
• – величина синаптического веса, соединяющего нейрон с нейроном ;
• (греческая буква «эта») – коэффициент «скорости обучения», позволяет управлять средней величиной изменения весов;
• – выход нейрона .

Приведем пример вычислений для синаптического веса :

Дата добавления: 2014-01-04