Vestacke neuronske mreze

Question 1

Perceptron

Answer 1

Najjednostavnija verzija VNM ,modelirana pojedinacnu celiju
Dva tipa (ulazni,izlazni) -povezani tezinama
Tezine simuliraju jacinu sinapticke veze u bioloskim neuronima
Treniranje ukljucuje promenu vrednosti tezine

lagana prica perceptron ima samo zajebano ime

Question 2

Algoritam za obucavanje perceptrona

Answer 2

Neka je D = {(xi , yi )|i = 1, …, n} skup primera za trening
Inicijalizovati tezine slucajnim vrendostima w (0)
repeat
for svaki trening primer (xi , yi ) ∈ D do
Izracunaj predvidjeni izlaz yi (k)
for svaka tezina wj do
azuriraj tezinu wj(k+1)= wj + λ (yi − yi )xij
end for
end for
until dostignut izlazni kriterijum

Question 3

Obucavanje perceptrona

Answer 3

Parametar lamda (0,1) se koristi za kontrolu podesavanja u svakoj iteraciji
1.ako je lambda blizu 0,nove vrednosti tezina najvise zavise od starih vrednosti
2.ako je lambda blizu 1,nove vrednosti tezina su osetljive na kolicinu podesavanja u tekucoj iteraciji

Cilj obucavanja BHM je odrediti skup tezina koji minimizuje ukupnu kvadratnu gresku