Каким образом можно просчитать одну итерацию цикла обучения для однослойной бинарной неоднородной нейронной сети

Однослойная бинарная неоднородная нейронная сеть - это нейронная сеть, состоящая из одного слоя нейронов, где каждый нейрон имеет два входа и один выход.

При решении задачи для просчета одной итерации цикла обучения данной нейронной сети, мы должны установить значения синаптических весов - это числа, определяющие вес каждого входа нейрона. Обычно синаптические веса выбираются случайным образом перед началом обучения, а затем корректируются в процессе обучения сети.

По заданию, дано что функция активации первого нейрона - гиперболический тангенс с параметром k=2, а функция активации второго нейрона - линейная функция активации с параметром k=0,8. Для просчета значения активации каждого нейрона нам нужно умножить значение каждого входа на соответствующий синаптический вес, а затем применить функцию активации к полученной сумме.

Теперь рассмотрим таблицу истинности для операций дизъюнкции и эквивалентности. Используемая таблица истинности выглядит следующим образом:

X1 | X2 | Y1 | Y2

0  | 0  | 0  | 0

0  | 1  | 1  | 0

1  | 0  | 1  | 1

1  | 1  | 1  | 1

Установка значений синаптических весов является подбором чисел для определенных входов нейронной сети. Из таблицы истинности видно, что значение Y1 должно быть равно 1 только в случае, когда X1 равно 0 и X2 равно 1.

Таким образом, чтобы установить значения синаптических весов, можно выбрать такие значения, при которых при активации нейрона с помощью функции активации на выходе будет получаться значение, равное 1 (в данном случае для Y1). В нашем примере, возможным значением синаптических весов может быть, например, w1 = -2 и w2 = 2.

Надеюсь, это решение поможет школьнику понять, как можно просчитать одну итерацию цикла обучения для данной нейронной сети и установить значения синаптических весов.

Например: Нейронная сеть состоит из двух нейронов с функциями активации гиперболического тангенса (k=2) и линейной функции (k=0,8) соответственно. Требуется установить значения синаптических весов, чтобы получить на выходе значение 1, когда X1 равно 0 и X2 равно 1.

Совет: Для лучшего понимания темы нейронных сетей, рекомендуется ознакомиться с основами линейной алгебры, функций активации и таблицами истинности операций логики.

Задача на проверку: Какие значения синаптических весов можно установить, чтобы на выходе нейронной сети получилось значение 0?