Если на данной обучающей паре символ персептрона не совпадает с нужным ответом, то необходимо выполнить несколько шагов для корректировки его работы. Давайте рассмотрим, что нужно сделать:

1. Определение ошибки: Сначала необходимо определить, в чем именно заключается ошибка. Если выходное значение персептрона не совпадает с ожидаемым, это указывает на то, что модель неправильно классифицировала данный пример.
2. Коррекция весов: Чтобы исправить ошибку, нужно обновить веса персептрона. Это делается с помощью правила обновления весов, которое можно описать следующим образом:
   • Если выходное значение равно 0, а нужный ответ 1, то увеличить веса.
   • Если выходное значение равно 1, а нужный ответ 0, то уменьшить веса.
3. Обновление смещения: Также необходимо обновить значение смещения (bias), если оно используется в модели. Это можно сделать аналогично обновлению весов:
• Если выходное значение равно 0, а нужный ответ 1, то увеличить смещение.
• Если выходное значение равно 1, а нужный ответ 0, то уменьшить смещение.
4. Повторение процесса: После внесения изменений в веса и смещение, процесс обучения продолжается. Модель проверяется на других обучающих примерах, и если возникают новые ошибки, то шаги 1-3 повторяются.
5. Завершение обучения: Процесс обучения продолжается до тех пор, пока модель не достигнет приемлемого уровня точности или пока не будут обработаны все обучающие примеры определенное количество раз.

Таким образом, если на данной обучающей паре символ персептрона не совпадает с нужным ответом, необходимо корректировать веса и смещение, а затем продолжать обучение. Это позволит персептрону улучшить свою работу и правильно классифицировать данные в будущем.