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