Метод сигнального обучения Хэбба
Как мы видели, выход NET простого искусственного нейрона является взвешенной суммой его входов. Это может быть выражено следующим образом:
где NETj – выход NET нейрона j; OUTi – выход нейрона i;w ij – вес связи нейрона i с нейроном j. Можно показать, что в этом случае линейная многослойная сеть не является более мощной, чем однослойная сеть; рассматриваемые возможности сети могут быть улучшены только введением нелинейности в передаточную функцию нейрона. Говорят, что сеть, использующая сигмоидальную функцию активации и метод обучения Хэбба, обучается по сигнальному методу Хэбба. В этом случае уравнение Хэбба модифицируется следующим образом:
w ij(t +1) = w ij(t) + OUTi OUTj где w ij(t) – сила синапса от нейрона i к нейрону j в момент времени t; OUTi – выходной уровень пресинаптического нейрона равный F (NETi); OUTj – выходной уровень постсинаптического нейрона равный F (NET).
|
