2192973210

Algorytm uczenie metodą DELTA

-> Dane: problem klasyfikacji obiektu na podstawie n cech. Wektor wejść: (u,,..., u_n). Klasyfikacja do dwóch klas: L, (1) i (-1). Obliczane: Zbiór wag (w₀,..,w_n).

1.    Stwórz perceptron z n+1 wejściami, wejście u₀ zawsze ma wartość 1 (bias).

2.    Inicjalizuj losowo wagi.

3.    Dla wszystkich k wzorców uczących:

a.    Jeżeli wszystkie przykłady sklasyfikowane, wyświetl wagi i zakończ.

b.    W przeciwnym przypadku, oblicz sumę S: dodaj u gdy sklasyfikowane do -1, a powinno być 1 lub -u w przeciwnym wypadku.

c.    Modyfikuj wagi:

^WM =W_t+7]S

Elementy Sztucznej Inteligencji - wykład 10 29

Przykład - dane

k= 10 wzorców <

Zadanie: Nauczyć sieć klasyfikacji do 2 klas: „yes (pęknięta)" i „no (nie pęknięta)" dla zbioru opisującego dane z systemu rozpoznawania pękniętych dachówek. Uderzenia w pojedynczy element są rejestrowane i filtrowane.

iu.diu.dk/dcmoMaroniAfcironi.piT'    Elementy Sztucznej Inteligencji - wykład 10 30

15