Вычислить одну итерацию обучения для однослойной бинарной неоднородной нейронной сети с использованием правила и двумя

Итерация обучения для однослойной бинарной неоднородной нейронной сети с использованием правила и двумя нейронами

Пояснение:
Для выполнения этой задачи, нам нужно вычислить одну итерацию обучения для однослойной бинарной неоднородной нейронной сети с использованием правила и двумя нейронами.

Для начала, определим синаптические веса для каждого нейрона. Пусть синаптический вес для первого нейрона равен 0.6, а для второго нейрона -0.3.

Применим функции активации к сумме взвешенных входов каждого нейрона.
Для первого нейрона с гиперболическим тангенсом (k=2), формула будет следующей:

a1 = tanh(2 * (0.6 * x1 + (-0.3) * x2))

Для второго нейрона с линейной функцией активации (k=0.8), формула будет следующей:

a2 = 0.8 * (0.6 * x1 + (-0.3) * x2)

Где x1 и x2 - входные значения.

Далее, используем результаты функций активации для вычисления выхода нейронной сети.
Обычно для однослойной нейронной сети используется правило дефаззификации. В данном контексте, для двух нейронов The result of the neural network output can be calculated by adding the output values of the neurons:

output = a1 + a2

Это итерация обучения для однослойной бинарной неоднородной нейронной сети с использованием правила и двумя нейронами.

Доп. материал:
Предположим, у нас есть входные значения x1 = 1 и x2 = 0. Заданные синаптические веса: w1 = 0.6 и w2 = -0.3.

Для первого нейрона с гиперболическим тангенсом:

a1 = tanh(2 * (0.6 * 1 + (-0.3) * 0))

a1 = tanh(2 * 0.6) = tanh(1.2) = 0.833

Для второго нейрона с линейной функцией активации:
a2 = 0.8 * (0.6 * 1 + (-0.3) * 0)

a2 = 0.8 * 0.6 = 0.48

Суммируем результаты функций активации:
output = a1 + a2

output = 0.833 + 0.48 = 1.313

Таким образом, на этой итерации обучения, выход нейронной сети составляет 1.313.

Совет: Для лучшего понимания работы нейронных сетей, рекомендуется изучить основы нейронных сетей, включая понятие весов, функций активации и правил обновления весов.

Ещё задача: Заданы входные значения x1 = 0 и x2 = 1, синаптические веса w1 = -0.5 и w2 = 0.8. Вычислите одну итерацию обучения для этой нейронной сети.