Сочинение на тему Искусственная нейронная сеть в современном мире

Смещение сдвигает границу решения от начала координат и не зависит ни от какого входного значения. Значение f (x) f (x) {displaystyle f (x)} (0 или 1) используется для классификации x как положительного или отрицательного экземпляра в случае проблемы двоичной классификации. Если b отрицательно, то взвешенная комбинация входных данных должна давать положительное значение больше, чем | b | | б | {displaystyle | b |} для того, чтобы подтолкнуть нейрон классификатора через порог 0. Пространственно, смещение изменяет положение (но не ориентацию) границы решения. Алгоритм обучения персептрона не завершается, если обучающий набор не является линейно разделимым. Если векторы не являются линейно разделимыми, обучение никогда не достигнет точки, где все векторы классифицированы должным образом. В контексте нейронных сетей персептрон – это искусственный нейрон, использующий ступенчатую функцию Хевисайда в качестве функции активации. Алгоритм персептрона также называют однослойным персептроном, чтобы отличать его от многослойного персептрона, который является неправильным обозначением для более сложной нейронной сети.

Выбор структуры ANN, которая будет использоваться каждый раз, зависит от сложности задачи классификации. Как мы упоминали ранее, если входной вектор не является линейно разделимым, вы не сможете правильно классифицировать в процессе обучения. Это является результатом ограничений, которые появляются в правилах Хебба и Дельты, они не работают со всеми шаблонами обучения. Решение этой проблемы состоит в том, чтобы перейти к другой структуре ANN, которая содержит скрытый слой, и использовать другой метод обучения, такой как обратное распространение ошибок, алгоритм, который минимизирует общую ошибку.