Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
Персептрон — это простейшая модель искусственной нейронной сети, которая используется для решения задач классификации. Он состоит из одного или нескольких искусственных нейронов, которые принимают на вход набор признаков и выдают на выходе одно из двух возможных значений: 0 или 1.
Работа персептрона происходит в несколько этапов:
1. Инициализация весов: На первом этапе веса нейронов инициализируются случайными значениями.
2. Суммирование взвешенных входов: На вход персептрона подаются значения признаков, которые умножаются на соответствующие веса и суммируются.
3. Применение функции активации: Сумма взвешенных входов подается на вход функции активации. Функция активации определяет, будет ли нейрон активирован и выдаст ли он значение 1, или останется неактивным и выдаст значение 0. Наиболее часто используемая функция активации для персептрона — это пороговая функция, которая возвращает 1, если сумма взвешенных входов больше заданного порогового значения, и 0 в противном случае.
4. Обновление весов: Если нейрон ошибся в классификации, то веса корректируются для уменьшения ошибки. Это делается путем увеличения или уменьшения весов в зависимости от направления ошибки и значения входных признаков.
5. Повторение шагов 2-4: Шаги 2-4 повторяются до тех пор, пока персептрон не достигнет определенного критерия остановки, например, пока все обучающие примеры не будут классифицированы правильно или пока достигнуто максимальное количество итераций.
Таким образом, персептрон обучается на обучающих примерах, корректируя свои веса для достижения правильной классификации. После обучения персептрон может использоваться для классификации новых примеров, применяя полученные веса к новым значениям признаков.