Page 9 - 4848

Рисунок 1.2 – Штучний нейрон

1.3 Порядок виконання роботи

Алгоритм навчання перцептрона.
1. Подати на вхід образ X.
2. Кожна компонента X = {x l,x 2,...,x n} множиться на відповідну

компоненту вектора вагових коефіцієнтів W = {w l,w 2,...,w n}. Знаходимо
суму цих добутків:
n
a  XW   x i w i (1.3)
i1

порогове
значення

вхідний вагові кое-
образ асоціатив- фіцієнти
ний шар

Рисунок 1.3 – Бінарний перцептрон

3. Якщо а перевищує порогове значення  (а >  ) то вихід
нейрона Y дорівнює одиниці, в іншому випадку він — нуль. Якщо значення Y

8