Нейрокомпьютерные системы



Алгоритм обучения персептрона по отдельным примерам


1. При изначально заданных значениях весов

w_i
на вход нейрона подается обучающий вектор
x
и рассчитывается значение выходного сигнала
y
. По результатам сравнения
y
с
d
уточняются значения весов.

2. Если

y = d
, то
w_i, i=1, \ldots, N
не изменяются.

3. Если

y = 0
, а
d = 1
, то значения весов уточняются по формуле

 \begin{align*} w_i(t+1) = w_i(t) + \alpha x_i, \alpha\in (0,1), \end{align*}

где

\alpha
— коэффициент обучения,
t
— номер предыдущего цикла.

4. Если

y = 1
, а
d = 0
, то значения весов уточняются по формуле

 \begin{align*} w_i(t+1) = w_i(t) - \alpha x_i. \end{align*}

В обобщенной форме обучение персептрона на векторе

x

выражается формулой

 \begin{align*} w_i(t+1) = w_i(t) + \alpha (d - y)x_i, i=1, \ldots, N. \end{align*}

По завершении уточнения весовых коэффициентов представляются очередной обучающий вектор

x
и связанное с ним ожидаемое значение
d
, и значения весов уточняются заново. Этот процесс многократно повторяется на всей обучающей выборке, пока не будут ликвидированы различия между всеми значениями
y
и соответствующими им ожидаемыми значениями
d
.




Содержание  Назад  Вперед