Модель персептрона

Для формирования модели однослойного персептрона предназначена функция newp

net = newp(PR, S)

со следующими входными аргументами: PR – массив минимальных и максимальных значений для R элементов входа размера R´2; S – число нейронов в слое.

В качестве функции активации персептрона по умолчанию используется функция hardlim.

Пример:

Функция

net = newp([0 2],1);

создает персептрон с одноэлементным входом и одним нейроном; диапазон значений входа – [0 2].

Определим некоторые параметры персептрона, инициализируемые по умолчанию.

Веса входов:

inputweights = net.inputweights{1,1}

inputweights =

delays: 0

initFcn: 'initzero'

learn: 1

learnFcn: 'learnp'

learnParam: []

size: [1 1]

userdata: [1x1 struct]

weightFcn: 'dotprod'

Заметим, что функция настройки персептрона по умолчанию learnp; вход функции активации вычисляется с помощью функции скалярного произведения dotprod; функция инициализации initzero используется для установки нулевых начальных весов.

Смещения:

biases = net.biases{1}

biases =

initFcn: 'initzero'

learn: 1

learnFcn: 'learnp'

learnParam: []

size: 1

userdata: [1´1 struct]

Нетрудно увидеть, что начальное смещение также установлено в 0.


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: