Cтраница 3
Оказывается, что после многократного предъявления примеров веса сети стабилизируются, причем сеть дает правильные ответы на все ( или почти все) примеры из базы данных. В таком случае говорят, что сеть выучила все примеры, сеть обучена, или сеть натренирована. В программных реализациях можно видеть, что в процессе обучения функция ошибки ( например, сумма квадратов ошибок по всем выходам) постепенно уменьшается. Когда функция ошибки достигает нуля или приемлемого малого уровня, тренировку останавливают, а полученную сеть считают натренированной и готовой к применению на новых данных. [31]
Предположим, у вас есть результаты съемки местности с промерами высот. Правда, перед этим их следует обязательно пересчитать, чтобы они образовывали регулярную сетку размером MxN. Закончив ввод, выберите полученную сеть на экране - появятся ручки. [32]