Обучение входной звезды

Входная звезда выполняет распознавание образов, т. е. она обучается реагировать на определенный входной вектор Х и ни на какой другой. Это обучение реализуется путем настройки весов таким образом, чтобы они соответствовали входному вектору. Выход входной звезды определяется как взвешенная сумма ее входов, как это описано в предыдущих разделах. С другой точки зрения, выход можно рассматривать как свертку входного вектора с весовым вектором, меру сходства нормализованных векторов. Следовательно, нейрон должен реагировать наиболее сильно на входной образ, которому был обучен.

Процесс обучения выражается следующим образом:

wi(t+1) = wi(t) + a[xiwi(t)],

где wi – вес входа хi; хii–й вход; a – нормирующий коэффициент обучения, который имеет начальное значение 0,1 и постепенно уменьшается в процессе обучения.

После завершения обучения предъявление входного вектора Х будет активизировать обученный входной нейрон. Это можно рассматривать как единый обучающий цикл, если a установлен в 1, однако в этом случае исключается способность входной звезды к обобщению. Хорошо обученная входная звезда будет реагировать не только на определенный единичный вектор, но также и на незначительные изменения этого вектора. Это достигается постепенной настройкой нейронных весов при предъявлении в процессе обучения векторов, представляющих нормальные вариации входного вектора. Веса настраиваются таким образом, чтобы усреднить величины обучающих векторов, и нейроны получают способность реагировать на любой вектор этого класса.








Дата добавления: 2015-04-03; просмотров: 781;


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: 0.006 сек.