Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
Siećjednowarstwowa
3.1.Siećjednowarstwowa
45
Siećjednowarstwowątworząneuronyułożonewjednejwarstwie(rys.3.1).Każ-
dyneuronmapolaryzację(wagaw
i0prowadzącaodsygnałujednostkowego)oraz
wielewagw
ijprowadzącychodsygnałówwejściowychx
j.Dobórwagnastępuje
wprocesieuczeniasieci,czylidopasowaniasygnałówwyjściowychy
idowar-
tościzadanychd
i.Miarądopasowaniajestwartośćfunkcjicelu,zwanejrównież
funkcjąkosztu.Przypwektorachuczących(x,d)iMneuronachwyjściowych,
funkcjęcelumożnazdefiniować,wykorzystującmetrykęeuklidesową
E
±
1
2
Σ
k
p
±
1
y
()
k
-
d
()
k
2
±
1
2
ΣΣ
k
p
±
1
i
n
±
1
(
d
i
()
k
-
y
i
()
k
)
2
(3.1)
Wartościsygnałówwyjściowychy
ineuronusąfunkcjamiwagsieciw
ij,którepod-
legająadaptacjiwprocesieuczenia,prowadzącdominimumfunkcjicelu.Ada-
ptacjatakajestidentycznazprocesemuczeniapojedynczegoneuronusigmoidal-
nego,przedstawionymwrozdzialepoprzednim.
Rys.3.1.Schematsiecineuronowejsigmoidalnejjednowarstwowej
Neuronyułożonewpojedynczejwarstwiedziałająniezależnieodsiebie,stąd
możliwościtakiejsiecisąograniczonedomożliwościpojedynczychneuronów.
Wagineuronutworząpewnąprzestrzeńdecyzyjną.Wartozwrócićuwagę,żekaż-
dyneuronrealizujeodwzorowaniefunkcyjne
y
i
±
f
(
|
Σ
N
wx
ij
j
N
|
niezależnieod
k
j
±
0
)
pozostałych.Zakładając,żefunkcjasigmoidalnaf(·)jestciągłymprzybliżeniem
skokujednostkowego,możnazauważyć,żesygnałwyjściowyneuronu(wartość1
N
lub0)będziezależnyodznakuwyrażenia
Σ
wx
ij
j
.
Jesttorównanieliniowe
j
±
0
względemwagw
ij.Sygnałwyjściowyy
iprzyustalonychwartościachwagzależ-
nyjestodpołożeniawektorawejściowegoxwzględemhiperpłaszczyznydzielą-
