Defineerime veafunktsiooni: J (W , ) = (Y p - Y pd ) 2 , (1.14) k kus Yp - närvivõrgu väljundvektor ( Y p = NN ( X p , W , ) ); X p treeninguks kasutatavad sisendvektori väärtused; NN - närvivõrgu funktsioon (operaator) fikseeritud W ja korral; Ypd - vastavad väljundvektori etalonväärtused. Õpetamise (optimeerimise) ülesanne seisneb nüüd selle funktsiooni minimiseerimisel. See tähendab, et on vaja leida niisuguseid võrgu parameetreid, et veafunktsiooni väärtus oleks kuivõrd võimalik väike ( min J (W , ) ). On teada, et funktsiooni tuletis etteantud parameetri järgi näitab kuidas muutub funktsiooni väärtus selle parameetri muutmisel. Kui tuletis on positiivne, siis funktsiooni väärtus suureneb. Kui tuletis on negatiivne, siis funktsiooni väärtus väheneb. Funktsiooni
sisendvektori töötlemist. Võrgu õpetamise protsess koosneb kolmest sammust: võrgu väljundvektori väärtuste arvutamine olemasolevate parameetrite alusel; võrgu vea arvutamine lähtudes õpetamismeetodi poolt määratud kriteeriumist (Näiteks, arvutatud võrgu väljundväärtuse ja etteantud etalonväärtuse vahe); võrgu parameetrite väärtuse ümberarvutamine lähtudes õpetamismeetodi poolt määratud algoritmist. Õpetamise (optimeerimise) ülesanne seisneb veafunktsiooni minimiseerimisel. Tehisnärvivõrkude teoreetilised alused –Stone-Weierstrassi teoreem, Kolmogorovi teoreem: Stone-Weierstrassi teoreem väidab, et teoreetiliselt eksisteerivad niisugused ideaalsed võrgu parameetrid, et ta aproksimeerib antud funktsiooni mis tahes etteantud täpsusega. Kuna tänapäeval matemaatikas ei ole täpset meetodit mittelineaarse funktsiooni globaalse miinimumi leidmiseks ja kõikide optimeerimismeetodite abil saab leida ainult minimiseeruva funktsiooni lokaalsed miinimumid
Defineerime veafunktsiooni: J (W , ) = (Y p - Y pd ) 2 , (1.14) k kus Yp - närvivõrgu väljundvektor ( Y p = NN ( X p , W , ) ); X p treeninguks kasutatavad sisendvektori väärtused; NN - närvivõrgu funktsioon (operaator) fikseeritud W ja korral; Ypd - vastavad väljundvektori etalonväärtused. Õpetamise (optimeerimise) ülesanne seisneb nüüd selle funktsiooni minimiseerimisel. See tähendab, et on vaja leida niisuguseid võrgu parameetreid, et veafunktsiooni väärtus oleks kuivõrd võimalik väike ( min J (W , ) ). On teada, et funktsiooni tuletis etteantud parameetri järgi näitab kuidas muutub funktsiooni väärtus selle parameetri muutmisel. Kui tuletis on positiivne, siis funktsiooni väärtus suureneb. Kui tuletis on negatiivne, siis funktsiooni väärtus väheneb. Funktsiooni
annaabi.ee 
