Eitim kmesi dorusal ayrtrlabilir deil ise renme Kural

Eğitim kümesi doğrusal ayrıştırılabilir değil ise: Öğrenme Kuralı: öğrenme hızı <1 olan pozitif bir sayı

Genlikte Ayrık Algılayıcı Yakınsama Teoremi Eğitim kümesi doğrusal ayrıştırılabilir ise genlikte ayrık algılayıcı için verilen öğrenme kuralı sonlu adımda bir çözüm verir. Tanıt: c=1 X eğitim kümesindeki tüm girişler olsun Bu eğitim kümesine karşı düşen ağırlık vektörleri olan adımlarda eğitim kümesindeki örüntüler ve ağırlık vektörleri yukarıdaki dizilerden çıkarılsın Geriye Ağırlıkların güncellenmesi gereken her adımda ne oluyor? hangil kaldı? eri

Güncelleme sırasında neler olacak Burad a birşey tuhaf olan var. öğrenme kuralı

Eğitim kümesi doğrusal ayrıştırılabilir çözüm kümesi Bir seçilsin Alt sınır Bur birş ada da ey v t ar. uhaf o la n

Neden? Nasıl geldik? Üst sınır

Alt sınır Büyük k sınırla ’lar için bu ra dikk at edin !!!! Üst sınır en büyük adım sayısı yukarıdaki eşitliğin belirlediği km ‘den büyük olamaz

Genlikte Sürekli Algılayıcı (ADALİNE) Bernard Widrow-Tedd Hoff (1960) x 1 x 2 w 2 x 1 w 1 x 2 w 1 v xn 1 wn wn+1 y y xn 1 wn wn+1

x 1 x 2 w 1 Genlikte Sürekli Algılayıcı için Öğrenme kuralı v y wn xn wn+1 - 1 e + + yd Amaç: hatayı azaltacak ağırlıkları belirlemek Hataya ilişkin bir fonksiyon oluşturularak işe başlanacak Neden bir fonksiyon? Nasıl azaltabiliriz?

Amaç: Neden vazgeçtik? Böylece E’nin w’ya bağımlılığını açıkça yazdık, acaba sağlayan w’ları nasıl buluruz? sağlayacak Nasıl bulunur? ‘i ‘dan nasıl elde ederiz?

Öğrenme Kuralı:

Aktivasyon fonksiyonunu lineer alırsak. . . Bir de girişleri normalize edersek. . . ADALINE’ı nerede kullanabiliriz • sınıflandırma probleminde Eğitim aşamasından sonra • yaklaşık eğri uydurma • Lineer regresyon

Hep iki sınıfa ayırdık daha fazla sınıfa nasıl ayıracağız? Unutulmaması gereken kısıt ne? Verilenler: Eğitim Kümesi Amaç: m sınıfa ayırmak http: //richardbowles. tripod. com/neural/slpmlp/ Öğrenme Kuralı: