Wykład 6: Sieci Neuronowe

Reguły uczenia SNWyróżniamy:• reguła Hebba (bez nauczyciela, sygnałem uczącym jest sygnałwyjściowy)• reguła perceptronowa (z nauczycielem, sygnał uczący jest różnicąmiedzy wartością rzeczywistą a pożądaną)• reguła delta (dla neuronów z ciągłymi funkcjami aktywacji inadzorowania trybu uczenia). Chodzi o minimalizacjękwadratowego kryterium błędu.• reguła korelacyjna (poprawka każdej składowej wektora wag jestproporcjonalna do iloczyny odpowiedniej składowej obrazuwejściowego i pożądanego przy tym wzorca wyjścia)• Reguła 'wygrywający bierze wszystko' różni się zdecydowanie odpozostałych tu opisanych. Jest ona przykładem nauki z rywalizacjąstosowanej zazwyczaj do poznawania własności statystycznychsygnałów wejściowych w trybie bez nauczyciela.