Практика нейронных сетей. Урок 2. Обучение нейрона

Что бы смотреть урок полностью, подпишитесь на платный раздел.

В платном разделе статья находиться здесь.

На прошлом уроке мы разработали простой нейрон. Сегодня займемся его обучением (см. теорию  урок 4). И так, для того, что бы нейрон мог обучаться, добавим к нем поле mu - коэффициент обучения:

и метод study (обучить):...

...

...К форме добавим кнопочку "Учить" и поле для ввода желаемого исхода (tbRes)*:

...

...Как видим, коэффициенты даже близко не валялись с теми, что мы задали вручную на уроке 1. Но фигуру распознает. Естественно, с такими коэффициентами нейрон может принять за нашу фигуру и другую, которая вовсе не является "цифрой 1". Но если мы начнем обучать нейрон, что бы он не распознавал иные фигуры как "цифру 1", то у нас начнут "ломаться" уже настроенные на "единицу" коэффициенты. Почем, думаю, понятно, если внимательно посмотреть на формулу обучения (умножаем на нуль и получаем нуль - нет никакого приращения, значит, ничего не меняется). Как же быть? Нужно произвести комплексное обучение, при чем за несколько проходов. Вот где нам понадобиться класс StudyMatrixItem. Но этим мы займемся на следующем уроке.

Скриншоты, помеченные знаком *, являются цитатами и иллюстрациями  программного продукта "Microsoft Visual Studio 2010 Professional", авторское право на который принадлежит корпорации Microsoft..