Page 9 - 4848
P. 9

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
   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13   14