Головна

Багатошарові перцептрони (Multiple Layer Perceptron)

  1. Cell wall layers Fibrillar structure
  2. MPEG-1 Audio Layer 3
  3. компонент MediaPlayer
  4. Багатошарові об'єкти з різною проникністю пропластков
  5. Багатошарові односпрямовані мережі
  6. Багатошарові друковані плати

Найбільш популярний клас багатошарових мереж з прямим розповсюдженням сигналу утворюють багатошарові перцептрони (MLP - скор. Від Multiple Layer Perceptron), в яких кожен обчислювальний елемент використовує порогову або сигмоїдальну функцію активації.

Структура тришарового персептрона показана на малюнку 2.44.

Мал. 2.44. Структура тришарового персептрона

Відповідно до формули (2.14), слід виконати такі обчислення на мережі:

Вихідна значення мережі  = 1.

Багатошаровий перцептрон може формувати як завгодно складні кордону прийняття рішення і реалізовувати довільні булеві функції.

Перевагою ІНС є здатність до навчання, в процесі якого синаптичні ваги мережі настроюються за допомогою того чи іншого адаптивного алгоритму з метою найбільш ефективного вирішення поставленої проблеми.



Простий Перцептрон (Perceptron) | Багатошаровий перцептрон як універсальний аппроксіматор

Нечітка Модель Мамдані | Нечітка Модель Сугено | Нечітка Модель Цукамото | Нечітке ПІД управління (Fuzzy PID Control) | Генетичні алгоритми для глобальної оптимізації | Основні етапи і блок-схема ГА | Теоретичні основи ГА | Приклади застосування генетичних алгоритмів в задачах управління | Модель біологічного нейрона | Модель штучного нейрона |

© um.co.ua - учбові матеріали та реферати