Похожие вопросы
2025-09-18 07:08:34
Подаем на вход персептрона вектор а. В каком случае весовые значения нужно увеличивать?
Другие предметы Колледж Искусственный интеллект и машинное обучение семейное право колледж обучение семейному праву юридическое образование права семьи курсы семейного права профессия юриста семейное законодательство юридическая практика аспекты семейного права
2025-09-18 07:08:41
В нейронных сетях, таких как перцептрон, весовые значения корректируются на основе ошибки, которая возникает при сравнении предсказанного значения с истинным значением. Увеличение весовых значений происходит в следующих случаях:
- Ошибка предсказания: Если перцептрон неверно классифицирует входной вектор (например, предсказывает 1, когда истинное значение 0), то необходимо увеличить веса, соответствующие активным входам, которые привели к ошибке.
- Сигнал и целевое значение: Если входной вектор a вызывает положительный отклик (например, должен быть классифицирован как 1), но предсказание перцептрона оказывается ниже порога активации, то это также требует увеличения весов.
- Обучение: Во время обучения, когда применяется алгоритм обратного распространения ошибки, веса увеличиваются, если градиент ошибки положителен. Это означает, что изменение веса в сторону увеличения должно уменьшить ошибку.
Таким образом, основное правило заключается в том, что веса увеличиваются, когда текущие веса приводят к ошибочному предсказанию или недостаточно сильному активационному ответу на входные данные.