Настройка весового вектора

Мы требуем, чтобы вектор весов в расширенном пространстве был ортогонален решающей гиперплоскости, и плоскость проходила через начало координат. Обучающую выборку (задачник) для нейрона можно рассматривать как множество пар

, где - входной вектор, - класс (выход, принимающий одно из двух значений, например, 0 или 1), которому принадлежит . Такой тип обучения называется обучением с учителем, т.к. мы сообщаем сети, каким должен быть выходной сигнал для каждого вектора входных сигналов.

Пусть для некоторого

выполняется , но выход сети

где

при , и при , т.е. (угол

на рис.2 между векторами

и больше ). Чтобы исправить ситуацию, нужно повернуть вектор весов , приближая его направление к направлению вектора . В то же время изменение не должно быть слишком резким, чтобы не испортить уже выполненное обучение. Мы достигнем обеих целей, если добавим к вектору часть вектора , чтобы получить новый вектор

Предположим теперь, что

, а (угол на рис.2 между векторами и меньше ). Теперь нужно увеличить угол между и , что получается путем вычитания части

из

:

увеличить изображение
Рис. 2.  Настройка вектора весов

Результирующая запись имеет вид:

Параметр

называется скоростью обучения.

Алгоритм обучения нейрона (персептрона) будет иметь вид:

repeat for

begin y = h[(W,V)];

end until

Содержание раздела

---

---