Настройка - весы
Cтраница 1
Настройка весов pt и порога Q продолжается до тех пор, пока число ошибок ( функция потерь) уменьшается. [1]
Процесс настройки весов многослойного персептрона называется обучением. [2]
Это обучение реализуется путем настройки весов таким образом, чтобы они соответствовали входному вектору. Выход звезды определяется как взвешенная сумма ее входов. [3]
На этапе обучения происходит настройка нечетких весов первого слоя, весовых коэффициентов и параметра функции принадлежности второго слоя. [4]
Розенблаттом был предложен следующий сходящийся алгоритм настройки весов персептрона. [5]
Как уже отмечалось выше, при настройке весов оказывается необходимо отрегулировать их равновесное положение в отсутствие электрических сил. Этому иногда мешает остаточное напряжение на конденсаторе. Полностью разрядить конденсатор можно с помощью ключа К, накоротко соединяющего его пластины. [6]
 |
Модель нейрона. [7] |
Разработан ряд алгоритмов обучения многослойных сетей - настройки весов и смещений из условия минимизации функционала, оценивающего сумму квадратов отклонений выхода сети от выхода моделируемого объекта. [8]
Этим способом корректируются веса всех нейронов сети, что завершает шаг 3 алгоритма настройки весов сети. [9]
 |
Технохимическйе весы. [10] |
Операцию взвешивания всегда следует начинать с уравновешивания весов, которые по той или иной причине могут быть неотрегулированными. Настройка весов, установление их в равновесное положение осуществляется с помощью грузиков 9, способных передвигаться по винтонарезным стержням вправо и влево. [11]
Процесс обучения нейронной сети может рассматриваться как настройка архитектуры и весов связей для эффективного выполнения поставленной задачи. Обычно итеративная настройка весов связей осуществляется в соответствии с обучающей выборкой. Свойство сети обучаться на примерах делает их более привлекательными по сравнению с системами, которые следуют системе правил функционирования, сформулированной экспертами. [12]
 |
Окно с результатами тестирования. [13] |
Для настройки межнейронных весов используются случайные числа, поэтому точное время указать сложно. [14]
Входная звезда реагирует на определенный входной вектор, которому она обучена. Это обеспечивается настройкой весов на соответствующий входной вектор. На выходе звезды формируется взвешенная сумма ее входов, представляющая свертку входного вектора с весовым вектором. [15]
Страницы: 1 2