импланты dentium

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: OUTj = 1, если NETj больше чем порогθj, OUTj = 0  в противном случае. Здесь θj 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: errorj = targetj – OUTj. 5. Каждый вес модифицируется следующим образом: Wij(t+1) = wij(t) +axierrorj. 6. Повторяются шаги со второго по пятый до тех пор, пока ошибка не станет достаточно малой.
Содержание раздела






Forekc.ru
Рефераты, дипломы, курсовые, выпускные и квалификационные работы, диссертации, учебники, учебные пособия, лекции, методические пособия и рекомендации, программы и курсы обучения, публикации из профильных изданий