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;wij – 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:

wij(t+1) = wij(t) + OUTi OUTj

где wij(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).








Дата добавления: 2014-12-22; просмотров: 723;


Поиск по сайту:

При помощи поиска вы сможете найти нужную вам информацию.

Поделитесь с друзьями:

Если вам перенёс пользу информационный материал, или помог в учебе – поделитесь этим сайтом с друзьями и знакомыми.
helpiks.org - Хелпикс.Орг - 2014-2024 год. Материал сайта представляется для ознакомительного и учебного использования. | Поддержка
Генерация страницы за: 0.003 сек.