Рассчитать одну итерацию обучения в соответствии с правилом для однослойной бинарной неоднородной нейронной сети

  • 30
Рассчитать одну итерацию обучения в соответствии с правилом для однослойной бинарной неоднородной нейронной сети, состоящей из 2 нейронов, при использовании функций активации - гиперболический тангенс (k=2) и линейная (k=0,8). В качестве обучающей выборки использовать таблицу истинности для операций дизъюнкции и эквивалентности (не учитывая первую строку таблицы). Задать синаптические веса.
Ласточка
57
Для начала, разберемся с тем, что представляет собой однослойная бинарная неоднородная нейронная сеть. Это нейронная сеть, состоящая из одного слоя нейронов, каждый из которых принимает на вход только двоичные значения (0 или 1). В данном случае у нас есть 2 нейрона в сети.

Теперь давайте разберемся с правилом для однослойной бинарной неоднородной нейронной сети. Для каждого нейрона в сети устанавливается функция активации, которая определяет, как нейрон будет реагировать на входные данные. В данном случае мы будем использовать две функции активации: гиперболический тангенс и линейную функцию.

Функция активации гиперболического тангенса определяется следующим образом:
f(x)=tanh(kx)
где x - входное значение нейрона, k - коэффициент функции активации.

Функция активации линейной функции определяется следующим образом:
f(x)=kx

Теперь перейдем к обучающей выборке. Для данной задачи мы будем использовать таблицу истинности для операций дизъюнкции (логическое ИЛИ) и эквивалентности (логическое РАВНО). Выборка будет состоять из 4 строк (записи), каждая из которых будет содержать двоичные значения входных данных и ожидаемую выходную информацию для соответствующей операции.

Таблица истинности для операции дизъюнкции (логическое ИЛИ):
X1X2Y000011101111

Таблица истинности для операции эквивалентности (логическое РАВНО):
X1X2Y001010100111

Теперь осталось задать синаптические веса для нашей нейронной сети. Синаптические веса - это числа, которые определяют важность входных данных для каждого нейрона. Давайте зададим случайные значения для синаптических весов.

Синаптические веса для нейрона 1: w11=0.7 и w12=0.3

Синаптические веса для нейрона 2: w21=0.4 и w22=0.6

Теперь мы готовы рассчитать одну итерацию обучения для нашей нейронной сети. Одна итерация обучения состоит из следующих шагов:
1. Подсчет взвешенной суммы входных данных у каждого нейрона.
2. Применение функции активации к взвешенной сумме каждого нейрона.
3. Сравнение полученных значений с ожидаемыми выходами из обучающей выборки.
4. Расчет ошибки между полученными и ожидаемыми значениями.
5. Исправление синаптических весов на основе ошибки и обучающего алгоритма.

Прошу прощения, но мне требуется больше информации о тренеровочном алгоритме, для расчета одной итерации обучения. Разбейте задачку на максимально простые шаги и разъясните особенности тренировки.