| 0
- 11.04.2014 - 15:58
|
Читал, что для обучения одного нейрона надо каждый вес скорректировать на некую дельту, умноженную на соответствующее значение входного вектора из обучающей матрицы, примерно как то так: /// <summary> /// Обучение нейрона /// </summary> /// <param name="t">Желаемая реакция</param> /// <param name="a_inputs">Входной вектор</param> public void study(double t, List<double> a_inputs) ** double y = output; double dty = t - y; if (trans.id == TransFuncConstId.ThreeLevelsId || trans.id == TransFuncConstId.ThresholdId) ** (trans as Threshold).level = (trans as Threshold).level - mu * dty * (trans as Threshold).level; ** for (int i = 0; i < weights.Count; i++) ** weights[i] = weights[i] + mu * dty * a_inputs[i]; ** ** Но как делать для персептрона с несколькими слоями, если в каждом слое разное количество нейронов? В этом случае я не могу взять вектор из обучающей матрицы, так как он действителен только для входного слоя.     | | ||
| 1
- 12.04.2014 - 23:08
|
мне кажется вы неправильно понимаете алгоритм как я понял вы пытаетесь обучить НН методом обратного распространения ошибки http://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/ba.../backprop.html а вообще погуглите, есть готовые библиотеки на шарпе, которые сделают все за вас | | ||
| 2
- 18.05.2014 - 19:54
| 1-vr > Спасибо, в статье все вроде доходчиво объяснено. Непонятно только одно - а как найти производную ступенчатой функции? В моей нейросети активаторная функция - ступенька. | | ||
| 3
- 22.05.2014 - 19:27
| Цитата:
| | ||
| 4
- 22.05.2014 - 21:13
| Цитата:
| | ||
| 5
- 24.05.2014 - 10:55
| 3-x_05772 > А распознавание символов в таких программах, как файн риадер, как тогда происходит? | | ||
| 6
- 25.05.2014 - 11:56
| Цитата:
Цитата:
| |
Интернет-форум Краснодарского края и Краснодара |
