Из каких этапов состоит алгоритм обучения персептрона?

Предлагаемый в настоящий момент алгоритм обучения персептрона состоит из следующих шагов:

6. Присвоить начальным весам персептрона случайные значения.

7. На входы нейрона подать обучающий вектор х = x (t)= [ x₀ (t), x₁ (t),..., x_n (t)] ^T, t = 1,2,….

8. Рассчитать выходное значение персептрона у по формуле (2.3).

9. Сравнить выходное значение у (t) с эталонным значением d=d (x (t)) ,
содержащимся в обучающей последовательности.

10.Модифицировать веса следующим образом:

а) если y (x (t)) ≠ d (x (t), то w_i (t +1) = w_i (t) +d (x (t)) x_i (t);

б) если y (x (t))= d (x (t)), то w_i (t +1) = w_i (t), т.е. значения весов не изме­няются.

6. Перейти к шагу 2.

Выполнение алгоритма продолжается до тех пор, пока для всех входных векторов, входящих в состав обучающей последовательности, погрешность на выходе не станет меньше априори заданного уровня. На рисунке 2.5 представ­лена блок-схема обучения персептрона. Выполнение одного внутреннего цикла этой схемы соответствует одной так называемой эпохе, которую со­ставляют данные, образующие обучающую последовательность. Выполнение внешнего цикла отражает возможность многократного применения одной и той же обучающей последовательности, пока не будет выполнено условие остановки алгоритма.

Рис. 2.5. Блок-схема алгоритма обучения персептрона