Буква а.
Очікувана відповідь:
0 |
-0,6 |
0 |
-0,6 |
0 |
1,88 |
-0,6 |
0,77 |
1,61 |
-0,6 |
0 |
1,61 |
0,77 |
0 |
-0,3 |
-0,6 |
0,93249 |
1 |
0 |
0,54 |
0 |
-0,7 |
0 |
-1,8 |
-0,7 |
1,99 |
-2,1 |
-0,7 |
0 |
-2,1 |
1,99 |
0 |
-1,5 |
-0,7 |
-0,9919 |
-1 |
0 |
0,31 |
0 |
0,25 |
0 |
-0,8 |
0,25 |
-2,7 |
0,01 |
0,25 |
0 |
0,01 |
-2,7 |
0 |
0,3 |
0,25 |
-0,9796 |
-1 |
Буква е.
Очікувана
відповідь:
.
-0,1 |
-0,6 |
-1,5 |
-0,6 |
0 |
0 |
-0,6 |
0,77 |
0 |
-0,6 |
0 |
0 |
0,77 |
-1,1 |
-0,3 |
-0,6 |
-0,9763 |
-1 |
2,57 |
0,54 |
-0,1 |
-0,7 |
0 |
0 |
-0,7 |
1,99 |
0 |
-0,7 |
0 |
0 |
1,99 |
0,34 |
-1,5 |
-0,7 |
0,92263 |
1 |
-1,9 |
0,31 |
1,02 |
0,25 |
0 |
0 |
0,25 |
-2,7 |
0 |
0,25 |
0 |
0 |
-2,7 |
1,13 |
0,3 |
0,25 |
-0,943 |
-1 |
Буква g.
Очікувана
відповідь:
.
0 |
-0,6 |
-1,5 |
-0,6 |
0 |
0 |
-0,6 |
0 |
1,61 |
-0,6 |
0 |
1,61 |
0 |
-1,1 |
-0,3 |
-0,6 |
-0,8691 |
-1 |
0 |
0,54 |
-0,1 |
-0,7 |
0 |
0 |
-0,7 |
0 |
-2,1 |
-0,7 |
0 |
-2,1 |
0 |
0,34 |
-1,5 |
-0,7 |
-0,9988 |
-1 |
0 |
0,31 |
1,02 |
0,25 |
0 |
0 |
0,25 |
0 |
0,01 |
0,25 |
0 |
0,01 |
0 |
1,13 |
0,3 |
0,25 |
0,9554 |
1 |
Усі відповіді мультикатегорійної одношарової неперервноперцептронної мережі збігаються з думкою вчителя. Таким чином, можна говорити про успішне навчання мультикатегорійної одношаровоперцептронної мережі, тобто вектори ваг були підібрані правильно.
Висновки: в результаті даної лабораторної роботи ознайомились та навчились використовувати мультиплікаційну однорівневу неперервноперцептронну мережу та навчальне правило дельта. Як правило такий принцип роботи мережі використовується для класифікації об'єктів. Навчання відбувається за правилом дельта поступово знижуючи помилку, тобто різницю між оброблюваним елементом і бажаним виходом, що визначає вчитель.