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),..., xn (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)) , 10.Модифицировать веса следующим образом: а) если y (x (t)) ≠ d (x (t), то wi (t +1) = wi (t) +d (x (t)) xi (t); б) если y (x (t))= d (x (t)), то wi (t +1) = wi (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
|
