Главная > Адаптация и обучение в автоматических системах
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

§ 4.21. Алгоритмы самообучения

Если воспользоваться характеристической функцией (4.62), то условия (4.73) для  (что соответствует двум классам  и ) можно аналогично (4.64) записать в виде

                               (4.75)

Теперь задача состоит в нахождении  и , удовлетворяющих условию (4.75). Применим к (4.75) алгоритмы адаптации, или, как их уместно сейчас называть, алгоритмы самообучения. Тогда формально мы получим, что

       (4.76)

Разумеется, этими алгоритмами непосредственно воспользоваться нельзя, так как пока мы не знаем значений характеристических функций  и , входящих в алгоритмы.

125.gif

Рис. 4.11.

Однако это затруднение кажущееся, его легко преодолеть на основе условий (4.74). Обозначим

.   (4.77)

Функция  является разделяющей. Как следует из (4.74), она равна нулю на границе и имеет различные знаки в различных областях. Ее знак всегда можно определить после подстановки в (4.77) конкретных значений и . Теперь можно записать алгоритмы самообучения в окончательной форме:

       (4.78)

если

     (4.79)

и

        (4.80)

если

            (4.81)

Структурная схема такого самообучающегося персептрона приведена на рис. 4.11.

 

Categories

1
Оглавление
email@scask.ru