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

Другие предметы Колледж Алгоритмы обучения нейронных сетей нейронные сети алгоритм обучения Ф. Розенблатт последовательность действий колледж обучение нейронных сетей Новый

Алгоритм обучения, предложенный Ф. Розенблаттом, известен как перцептронный алгоритм. Он включает в себя несколько ключевых шагов, которые необходимо выполнить для успешного обучения нейронной сети. Давайте рассмотрим последовательность действий:

1. Инициализация весов: Задайте начальные значения весов нейронной сети. Обычно они инициализируются случайным образом или нулями.
2. Выбор обучающего примера: Выберите один обучающий пример из набора данных. Это может быть вектор признаков и соответствующая метка класса.
3. Вычисление активации: Рассчитайте выходное значение нейрона, используя текущие веса и входные данные. Это делается с помощью взвешенной суммы входов.
4. Применение функции активации: Примените функцию активации (например, пороговую функцию) к вычисленному значению, чтобы определить, будет ли нейрон активирован (выдаст ли он 1 или 0).
5. Обновление весов: На основе разницы между предсказанным выходом и истинным значением (меткой класса) обновите веса. Это делается с использованием правила обучения, которое включает в себя скорость обучения.
6. Повторение: Повторяйте шаги 2-5 для всех обучающих примеров в наборе данных, пока не будет достигнута заданная точность или пока не будет выполнено определенное количество итераций.
7. Тестирование: После завершения обучения протестируйте нейронную сеть на новом наборе данных, чтобы оценить ее производительность.

Эта последовательность действий позволяет нейронной сети адаптироваться и обучаться на основе предоставленных данных, улучшая свои предсказания с каждой итерацией. Надеюсь, это объяснение помогло вам лучше понять алгоритм обучения Ф. Розенблатта.