Расставьте последовательность действий в алгоритме обучения, предложенным Ф. Розенблаттом:

1. определение весов всех нейронов, как случайные величины
2. предъявление входного образа, в результате которого формируется выходной
3. корректировка весовых коэффициентов
4. 1
5. 2
6. 3

Другие предметы Колледж Алгоритмы обучения нейронных сетей нечеткая логика нейронные сети колледж алгоритм обучения Ф. Розенблатт весы нейронов входной образ выходной результат корректировка весов Новый

Алгоритм обучения нейронной сети, предложенный Ф. Розенблаттом, включает в себя несколько последовательных шагов. Давайте рассмотрим их в правильном порядке:

1. Определение весов всех нейронов, как случайные величины. На этом этапе мы задаем начальные значения весов, которые будут использоваться в процессе обучения. Обычно эти значения выбираются случайным образом, чтобы обеспечить разнообразие в обучении.
2. Предъявление входного образа. После того как веса заданы, мы подаем на вход нейронной сети определенный образ (набор данных), который необходимо обработать. Это может быть, например, изображение или числовой вектор.
3. В результате формируется выходной. После обработки входного образа нейронная сеть выдает некий результат (выход), который может быть сравнен с ожидаемым (целевым) значением.
4. Корректировка весовых коэффициентов. На этом этапе происходит сравнение полученного выхода с желаемым результатом. В зависимости от ошибки (разницы между фактическим и ожидаемым выходом) корректируются веса нейронов, чтобы улучшить точность сети.

Таким образом, правильная последовательность действий будет следующей:

1. Определение весов всех нейронов, как случайные величины.
2. Предъявление входного образа.
3. Корректировка весовых коэффициентов.

Эта последовательность обеспечивает эффективное обучение нейронной сети, позволяя ей адаптироваться к данным и улучшать свои результаты с течением времени.