Microsoft Word Книга иис мггу 1 Print doc



Download 3,26 Mb.
Pdf ko'rish
bet115/149
Sana06.07.2022
Hajmi3,26 Mb.
#746520
1   ...   111   112   113   114   115   116   117   118   ...   149
Bog'liq
Makarenko-iis

многослойный персептрон – это обучаемая 
распознающая система, реализующая корректируемое в процессе обучения 
линейное решающее правило в пространстве вторичных признаков
которые обычно являются фиксированными случайно выбранными 
линейными пороговыми функциями от первичных признаков.
При обучении на вход персептрона поочередно подаются сигналы из 
обучающей выборки, а также указания о классе, к которому следует отнести 
данный сигнал. 
Обучение персептрона заключается в коррекции весов при 
каждой ошибке распознавания

Если персептрон ошибочно отнес сигнал, к 
некоторому классу, то веса функции, истинного класса увеличиваются, а 
ошибочного уменьшаются. В случае правильного решения все веса 
остаются неизменными. 
Этот чрезвычайно простой алгоритм обучения обладает замечательным 
свойством: если существуют значения весов, при которых выборка может 
быть разделена безошибочно, то при определенных, легко выполнимых 
условиях эти значения будут найдены за конечное количество итераций. 
При идентификации, распознавании, прогнозировании на вход 
многослойного персептрона поступает сигнал, представляющий собой набор 
первичных признаков, которые и фиксируются рецепторами. Сначала 
вычисляются вторичные признаки. Каждому такому вторичному признаку 
соответствует линейная от первичных признаков. Вторичный признак 
принимает значение 1, если соответствующая линейная функция превышает 
порог. В противном случае она принимает значение 0. Затем для каждого из 
классов 
вычисляется 
функция, 
линейная 
относительно 
вторичных 
признаков. Перцептрон вырабатывает решение о принадлежности входного 
сигнала к тому классу, которому соответствует функция от вторичных 
параметров, имеющая наибольшее значение. 
Показано, 
что 
для 
представления 
произвольного 
нелинейного 
функционального 
отображения, 
задаваемого 
обучающей 
выборкой, 
достаточно всего двух слоев нейронов. Однако на практике, в случае 
сложных функций, использование более чем одного скрытого слоя может 
давать экономию полного числа нейронов.

Download 3,26 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   111   112   113   114   115   116   117   118   ...   149




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish