Нейронную



Download 43,46 Mb.
Pdf ko'rish
bet21/134
Sana27.03.2022
Hajmi43,46 Mb.
#512313
1   ...   17   18   19   20   21   22   23   24   ...   134
Bog'liq
Создаем нейронную сеть ( PDFDrive )

t - у = (А + ДА) х - Ах
Раскрыв скобки и приведя подобные члены, получаем:
E = t - y = A x + (ДА) х - Ах 
Е = ( ДА) х
Это просто замечательно! Ошибка 
Е 
связана с 
Д А 
очень простым со­
отношением. Оно настолько простое, что поначалу я даже засомне­
вался, не кроется ли где-то ошибка, но оно оказалось действительно 
верным. Как бы то ни было, это простое соотношение значительно 
упрощает нашу работу.
Делая подобного рода выкладки, можно легко забыть о первона­
чальной задаче. Сформулируем простыми словами то, чего мы хоте­
ли добиться.
Мы хотели узнать, каким образом можно использовать информа­
цию об ошибке 
Е 
для определения величины поправки к 
А , 
которая 
изменила бы наклон линии таким образом, чтобы классификатор 
лучше справлялся со своими функциями. Преобразуем последнее 
уравнение, чтобы найти выражение для 
ДА:
ДА = Е / х
Есть! Это и есть то волшебное выражение, которое мы искали. 
Теперь мы можем использовать ошибку 
Е
для изменения наклона 
классифицирующей линии на величину 
ДА 
в нужную сторону. 
Примемся за дело — обновим начальный наклон линии.
Когда 
х
был равен 3,0, ошибка была равна 0,35. Таким образом, 
ДА 

Е / х
превращается в 0,35 / 3,0 = 0,1167. Это означает, что те­
кущее значение А=0,25 необходимо изменить на величину 0,1167. 
Отсюда следует, что новое, улучшенное значение 
А
равно 
( А + Д А ) , 
т.е. 0,25 + 0,1167 = 0,3667. Не составляет труда убедиться в том, что
Тренировка простого классификатора 
39


расчетное значение 
у
при новом значении 
А
равно, как и следовало 
ожидать, 1,1 — желаемому целевому значению.
Ух ты! У нас получилось! Все работает, и мы располагаем методом 
для улучшения параметра 
А , 
если известна текущая ошибка.
Давайте поднажмем.
Закончив с первым примером, потренируемся на втором. Он дает 
нам следующие истинные данные: 
х = 1 , 0
и 
у = 3 , 0 .
Посмотрим, что получится, если вставить 
х = 1 , 0
в линейную функ­
цию, в которой теперь используется обновленное значение 
А = 0 , 3 6 6 7 .
Мы получаем 
у
= 0,3667 * 1,0 = 0,3667. Это очень далеко от значения 
у = 3 , 0
в тренировочном примере.
Используя те же рассуждения, что и перед этим, когда мы нащу­
пывали путь к построению такой линии, которая не пересекала бы 
тренировочные данные, а проходила над ними или под ними, мы мо­
жем задать желаемое целевое значение равным 2,9. При этом данные 
тренировочного примера, соответствующего гусеницам, находятся 
над линией, а не на ней. Ошибка 
Е 
равна (2,9 - 0,3667) = 2,5333.
Эта ошибка больше предыдущей, но если хорош о подумать, то 
у нас ведь был всего лишь один пример для обучения линейной функ­
ции, который отчетливо смещал функцию в своем направлении.
Опять обновим 
А , 
как делали до этого. Соотношение 
Д А = Е / х
дает 
2,5333 / 1,0 = 2,5333. Это означает, что после очередного обновления 
параметр 
А
принимает значение 0,3667 + 2,5333 = 2,9. Отсюда сле­
дует, что для 
х = 1 , 0
функция возвращает в качестве ответа значение 
2,9, которое и является желаемым целевым значением.
Мы проделали довольно большую работу, поэтому можем снова 
передохнуть и визуализировать полученные результаты. На следую­
щей диаграмме представлены начальная линия, линия, обновленная 
после обучения на первом тренировочном примере, и окончательная 
линия, обновленная на втором тренировочном примере.

Download 43,46 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   17   18   19   20   21   22   23   24   ...   134




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