Метод обратного распространения ошибки

Эта страница требует существенной переработки.
Возможно, её необходимо дополнить, переписать или викифицировать.
Пояснение причин и обсуждение — на странице Википедия:К улучшению.

Дата постановки — 18 ноября 2006.

Метод обратного распространения ошибки — метод, который подразумевает наличие некоего идеального выходного образца для каждого входного вектора. Суть обучения сводится к получению разницы между идеальным значением и полученным. Таким образом алгоритм метода таков:

  • Провод по сети входного вектора (активизация сети)
  • Получения идеального значения для каждого нейрона каждого слоя (наиболее простое решение — получения через следующий слой)
  • Изменение весовых коеффицентов
 
Начальная страница  » 
А Б В Г Д Е Ж З И Й К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Ы Э Ю Я
A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Home