На вход сети подается входной

Обучение осуществляется следующим образом: 1. Рандомизируются все веса сети в малые величины. 2. На вход сети подается входной обучающий вектор Х и вычисляется сигнал NET от каждого нейрона, используя стандартное выражение 3. Вычисляется значение пороговой функции активации для сигнала NET от каждого нейрона следующим образом: OUT_j = 1, если NET_j больше чем порогθ_j,


OUT_j = 0  в противном случае. Здесь θ_j представляет собой порог, соответствующий нейрону j (в простейшем случае, все нейроны имеют один и тот же порог). 4. Вычисляется ошибка для каждого нейрона посредством вычитания полученного выхода из требуемого выхода: error_j = target_j – OUT_j. 5. Каждый вес модифицируется следующим образом: W_ij(t+1) = w_ij(t) +ax_ierror_j. 6. Повторяются шаги со второго по пятый до тех пор, пока ошибка не станет достаточно малой. Содержание раздела

---