Линейные сети

Обсуждаемые в этой главе линейные нейронные сети по своей структуре аналогичны персептрону и отличаются лишь функцией активации, которая является линейной. Выход линейной сети может принимать любое значение, в то время как выход персептрона ограничен значениями 0 или 1. Линейные сети, как и персептроны, способны решать только линейно отделимые задачи классификации, однако в них используется другое правило обучения, основанное на методе наименьших квадратов, которое является более мощным, чем правило обучения персептрона. Настройка параметров выполняется таким образом, чтобы обеспечить минимум ошибки. Поверхность ошибки как функция входов имеет единственный минимум, и определение этого минимума не вызывает трудностей. В отличие от персептрона настройка линейной сети может быть выполнена с помощью как процедуры адаптации, так и процедуры обучения; в последнем случае используется правило обучения WH (Widrow – Hoff).

Кроме того, в главе рассматриваются адаптируемые линейные нейронные сети ADALINE (ADAptive Linear Neuron networks), которые позволяют корректировать веса
и смещения при поступлении на вход каждого нового элемента обучающего множества. Такие сети широко применяются при решении задач обработки сигналов и в системах управления. Основополагающей работой в этой области является книга Уидроу и Хоффа [45], в которой они и ввели сокращение ADALINE для адаптируемых линейных нейронов.

По команде help linnet можно получить следующую информацию об М-функциях, входящих в состав ППП Neural Network Toolbox и относящихся к построению линейных нейронных сетей:

Следует обратить внимание, что в версии ППП Neural Network Version 3.0.1 (R11)
не представлен демонстрационный пример demolin3.