Page 36 - 4524

 -1 - вхідний сигнал належить класу B.
На рис. 5.1 показана схема нейронів, використовуваних в
одношарових перцептронах, графік передатної функції і схема
вирішальних областей, створених у багатовимірному просторі
вхідних сигналів. Вирішальні області визначають, які вхідні
образи будуть віднесені до класу A, які - до класу B. Перцепт-
рон, що складається з одного нейрона, формує дві вирішальні
області, розділені гіперплощиною. На рисунку показаний ви-
падок, коли розмірність вихідного сигналу дорівнює 2. При
цьому поділяюча поверхня уявляє собою пряму лінію на пло-
щині. Рівняння, що задає поділяючу пряму, залежить від зна-
чень синаптичних ваг і зсуву.

Рисунок 5.1 - Схема нейрона, графік передатної функції і
поділяюча поверхня

Алгоритм навчання одношарового перцептрона:
1. Ініціалізація синаптичних ваг і зсуву: синаптичні ваги
приймають малі випадкові значення.
2. Пред'явлення мережі нового вхідного і бажаного вихі-
дного сигналів: вхідний сигнал x=(x 1, x 2, ..., x n) пред'являється
нейрону разом з бажаним вихідним сигналом d.
3. Обчислення вихідного сигналу нейрона:

35