Алгоритм обучения персептрона

Шаг 4.

Шаги 1-3 повторяются для всех обучающих векторов. Один цикл последовательного предъявления всей выборки называется эпохой.

Обучение завершается по истечении нескольких эпох, когда сеть перестанет ошибаться.

Замечание 1.

Коэффициент скорости обучения ν является параметром данного алгоритма. Как правило, его выбирают из диапазона [0.5, 0.7] (я взял 0.5).В некоторых случаях (при большом объеме обучающей выборки ) целесообразно постепенно уменьшать значение ν, начиная, например, с 1.

Замечание 2.

Используемая на шаге 3 формула модифицирует только весовые коэффициенты, отвечающие ненулевым значениям входов , поскольку только они влияли на величину , а, следовательно, и на значение у. Очевидно, что если > y (получен неправильный нулевой выход вместо правильного единичного), то, поскольку δ > 0, весовые коэффициенты (а вместе с ними и величина s) будут увеличены и тем самым уменьшат ошибку. В противном случае весовые коэффициенты будут уменьшены, и s тоже уменьшится, приближая тем самым y к значению .