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
§ 4.22. Обобщение
До
сих пор мы предполагали, что функция потерь для каждого класса зависит только
от одного векторного параметра 
, определяющего «центр» этого класса.
Полученные выше алгоритмы самообучения нетрудно обобщить на более общий случай,
когда функция потерь 
-го класса зависит от всех параметров 
,…,
и меняется от класса к классу,
т. е. когда вместо функции 
берется функция 
.
Если
ограничиться, как мы это делали, рассмотрением двух классов, то общая функция
потерь по аналогии с (4.63) представится в виде
(4.82)
Условия
минимума среднего риска теперь запишутся так:
(4.83)
Отсюда
следует, что алгоритмы самообучения можно представить в виде
(4.84)
при
(4.85)
и
(4.86)
при
(4.87)
Из
этих алгоритмов при 
получаются алгоритмы, приведенные
в § 4.21. Структурная схема общего самообучающегося персептрона приведена на
рис. 4.12.
