Вычислить одну эпоху цикла обучения для однослойной бинарной неоднородной нейронной сети, состоящей из 2 нейронов

  • 28
Вычислить одну эпоху цикла обучения для однослойной бинарной неоднородной нейронной сети, состоящей из 2 нейронов, с использованием функций активации: гиперболический тангенс (k=2) и линейная (k=0,8). В качестве обучающей выборки использовать таблицу истинности для операций дизъюнкции и эквивалентности (за исключением первой строки). Установить значения синаптических весов.
Smurfik
51
Для начала, давайте разберемся с терминологией, чтобы все было понятно.

Эпоха цикла обучения - это один полный проход по всей обучающей выборке, когда нейронная сеть подстраивается под эти данные и корректирует значения своих синаптических весов.

Задача предлагает вычислить одну эпоху цикла обучения для однослойной бинарной неоднородной нейронной сети. Нейронная сеть состоит из 2 нейронов, а функции активации, которые будут использоваться, - гиперболический тангенс и линейная функция.

Обучающая выборка будет состоять из таблицы истинности для операций дизъюнкции и эквивалентности (за исключением первой строки).

Теперь перейдем к решению задачи.

1. Начнем с установки значений синаптических весов. Для однослойной нейронной сети с 2 нейронами и одним синаптическим связью между ними, значение синаптического веса можно выбрать случайно или инициализировать нулем.

2. Далее, приступим к процессу обучения. Для каждой строки обучающей выборки, мы будем прогонять входные данные через нейронную сеть и корректировать значения синаптических весов в соответствии с ошибкой, определенной для каждого наблюдения.

3. Сначала нужно определить выходные значения нейронов. Для первого нейрона, применим функцию активации гиперболического тангенса с k=2 к суммарному входу, полученному как произведение входного значения и значения синаптического веса. Для второго нейрона, применим линейную функцию с k=0,8 к тому же суммарному входу.

4. Затем, можно вычислить ошибку для каждого нейрона, сравнивая выходное значение нейрона с ожидаемым значением из обучающей выборки.

5. После вычисления ошибки, нужно скорректировать значения синаптических весов. Веса можно скорректировать, используя формулу: новое значение веса = старое значение веса + (обучающая скорость * ошибка * входное значение).

6. Повторим этот процесс для каждой строки обучающей выборки и повторим его несколько раз, пока сеть не достигнет требуемой точности или не сойдется.

Именно так будет выглядеть процесс одной эпохи цикла обучения для данной неоднородной бинарной сети. Важно отметить, что в реальных условиях обучения могут быть дополнительные шаги и методы, такие как регуляризация и функции потерь, которые не были указаны в задаче.