img076 (26)

70 Działanie najprostszej sieci

=> czy jest pokryte piórami, oraz => czy rodzi się z jaj.

Dla poszczególnych neuronów ustaliłem od razu wartości wag, w taki sposób, żeby zawarte w nich były wzorce odpowiednich zwierząt. W związku z tym dla neuronu numer 1, który ma rozpoznawać ssaka podałem następujące wartości wag kolejnych wejść: ssak ma 4 nogi,

ssak czasem żyje w wodzie (foka) chociaż nie jest to dla niego typowe,

=>• 0.01 =

> -1 = > -1.5 =

ssak czasem umie latać (nietoperz) chociaż nie jest to dla niego typowe, ssak nie ma piór,

ssak jest żyworodny i jest to jego ważna cecha.

Odpowiednio dla drugiego neuronu ustaliłem wagi:

=>    2 = ptak ma dwie nogi,

^ — 1 = ptak nie żyje w wodzie (kaczka pływa tylko na powierzchni!), =>    2 = ptak zwykle - co jest dla niego ważne - umie latać (wyjątek:

struś),

=5- 2.5 = ptak ma pióra i jest to jego ważna cecha,

=>■    2 = ptak jest jajorodny.

I podobnie dla trzeciego neuronu wybrałem wagi:

=> -1 = ryba nie ma nóg,

=> 3.5 = ryba żyje w wodzie i jest to jej najważniejsza cecha,

=> 0.01 = ryba na ogół nie umie latać (chociaż istnieją ryby latające!),

=> -2 = ryba nie jest nigdy pokryta piórami ani niczym, co je przypomina,

=>■ 1.5 = ryba zwykle jest jajorodna, co jednak nie jest tak ważną cecha, jak w przypadku ptaka, bo są wyjątki (ryby żywo-rodne);

Program po uruchomieniu go podaje na początku informację o podanych wyżej wartościach współczynników wagowych dla wszystkich wejść wszystkich neuronów (rys. 4.20), a potem pozwala Ci na prowadzenie całkiem zabawnych eksperymentów, które opiszę w kolejnym podrozdziale.