Prednaska - Neuronove Siete 28.2.2022 9:15

Zhrnutie prednášky

Prednáška na príklade klasifikácie ovocia (banány a jablká) podľa váhy a dĺžky ukazuje, ako sa perceptrón učí pomocou delta pravidla, ktoré je v podstate variantom hebovského učenia. Nová váha sa rovná starej váhe plus súčin rýchlosti učenia, rozdielu medzi požadovaným a získaným výstupom a vstupnej hodnoty. Deliaca priamka medzi triedami C1 a C2 je daná rovnicou v1·x1 + v2·x2 + b = 0, pričom váhy tvoria jej koeficienty a bias absolútny člen. Pri správne nastavených váhách sa nový objekt zaradí podľa znamienka vážených súčtov na vstupe schodovej aktivačnej funkcie. Pri tréningu sa váhy najprv nastavia náhodne a prvý trénovací vzor sa zaradil správne, takže sa váhy nemenia.

• - Delta pravidlo: nová váha = stará váha + rýchlosť učenia · (požadovaný − získaný výstup) · vstup.
• - Ak je požadovaný výstup rovný získanému, rozdiel je 0 a váhy sa nemenia.
• - Trieda sa určuje cieľovou hodnotou: +1 pre triedu C1 a −1 pre triedu C2.
• - Deliaca priamka v1·x1 + v2·x2 + b = 0 vychádza zo štandardnej rovnice priamky, kde bias zodpovedá konštante.
• - Priamku možno nakresliť zvolením dvoch hodnôt x1 a dopočítaním x2.
• - Pri správnych váhách sa nové ovocie klasifikuje podľa kladného alebo záporného súčtu na vstupe schodovej aktivačnej funkcie.
• - Tréning začína náhodne nastavenými váhami a postupne prechádza trénovacími vzormi.

Zhrnutie pripravené s pomocou AI z prepisu videa.