Обучение персептрона 2

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.