pertseptronis on alati üks sisendkiht, üks väljundkiht, ülejäänud kihid kannavad peidetud kihtide nimetust. Peidetud kihtide sisendid ja väljundid ei ole otseselt seotud väliskeskkonnaga. Selle kihi neuronid saavad informatsiooni eelmise kihi neuronite väljunditest, teisendavad seda ja annavad edasi järgmise kihi neuronite sisenditele. Väljundkihi neuronite ülesanne on arvutada võrgu väljundid. Neuronite arv väljundkihil ongi närvivõrgu väljundite arv. Mitmekihilisel pertseptronil võib olla suvaline arv sisendeid ja väljundeid. Järelikult, see on auto-assotsiatiivsene närvivõrk. Sisendkihis ei toimu informatsiooni töötlust, ta ainult jaotab sisendsignaalid esimese peidetud kihi neuronite vahel. Seepärast seda kihti ei arvestata kihtide kokkulugemisel. See tähendab, et ertseptroni, mis koosneb ühest sisendkihist, ühest peidetud kihist ja ühest väljundkihist nimetatakse kahekihiliseks. 10.4 Õpialgoritm- 1
kihtide nimetust. Peidetud kihtide sisendid ja väljundid ei ole otseselt seotud väliskeskkonnaga. Selle kihi neuronid saavad informatsiooni eelmise kihi neuronite väljunditest, teisendavad seda ja annavad edasi järgmise kihi neuronite sisenditele. Väljundkihi neuronite ülesanne on arvutada võrgu väljundid. Neuronite arv väljundkihil ongi närvivõrgu väljundite arv. Mitmekihilisel pertseptronil võib olla suvaline arv sisendeid ja väljundeid. Järelikult, see on auto- assotsiatiivsene närvivõrk. Sisendkihis ei toimu informatsiooni töötlust, ta ainult jaotab sisendsignaalid esimese peidetud kihi neuronite vahel. Seepärast seda kihti ei arvestata kihtide kokkulugemisel. See tähendab, et ertseptroni, mis koosneb ühest sisendkihist, ühest peidetud kihist ja ühest väljundkihist nimetatakse kahekihiliseks. Rekurentseks
on alati üks sisendkiht, üks väljundkiht, ülejäänud kihid kannavad peidetud kihtide nimetust. Peidetud kihtide sisendid ja väljundid ei ole otseselt seotud väliskeskkonnaga. Selle kihi neuronid saavad informatsiooni eelmise kihi neuronite väljunditest, teisendavad seda ja annavad edasi järgmise kihi neuronite sisenditele. Väljundkihi neuronite ülesanne on arvutada võrgu väljundid. Neuronite arv väljundkihil ongi närvivõrgu väljundite arv. Mitmekihilisel pertseptronil võib olla suvaline arv sisendeid ja väljundeid. Järelikult, see on autoassotsiatiivsene närvivõrk. Sisendkihis ei toimu informatsiooni töötlust, ta ainult jaotab sisendsignaalid esimese peidetud kihi neuronite vahel. Seepärast seda kihti ei arvestata kihtide kokkulugemisel. See tähendab, et ertseptroni, mis koosneb ühest sisendkihist, ühest peidetud kihist ja ühest väljundkihist nimetatakse kahekihiliseks. Õpialgoritmid- 1
). Peidetud kihtide sisendid ja väljundid ei ole otseselt seotud väliskeskkonnaga. Selle kihi neuronid saavad informatsiooni eelmise kihi neuronite väljunditest, teisendavad seda ja annavad edasi järgmise kihi neuronite sisenditele. Väljundkihi neuronite ülesanne on arvutada võrgu väljundid. Joonisel 1.10 toodud näites on ainult üks väljund, aga neid võib olla ka rohkem. Neuronite arv väljundkihil ongi närvivõrgu väljundite arv. Mitmekihilisel pertseptronil võib olla suvaline arv sisendeid ja väljundeid. Järelikult, see on auto-assotsiatiivsene närvivõrk. Sisendkihis ei toimu informatsiooni töötlust, ta ainult jaotab sisendsignaalid esimese peidetud kihi neuronite vahel. Seepärast seda kihti ei arvestata kihtide kokkulugemisel. See tähendab, et pertseptroni, mis koosneb ühest sisendkihist, ühest peidetud kihist ja ühest väljundkihist nimetatakse kahekihiliseks. Joonisel 1.10 toodud pertseptroni näide on kolmekihiline pertseptron.
pertseptronis on alati üks sisendkiht, üks väljundkiht, ülejäänud kihid kannavad peidetud kihtide nimetust. Peidetud kihtide sisendid ja väljundid ei ole otseselt seotud väliskeskkonnaga. Selle kihi neuronid saavad informatsiooni eelmise kihi neuronite väljunditest, teisendavad seda ja annavad edasi järgmise kihi neuronite sisenditele. Väljundkihi neuronite ülesanne on arvutada võrgu väljundid. Neuronite arv väljundkihil ongi närvivõrgu väljundite arv. Mitmekihilisel pertseptronil võib olla suvaline arv sisendeid ja väljundeid. Järelikult, see on auto-assotsiatiivsene närvivõrk. Sisendkihis ei toimu informatsiooni töötlust, ta ainult jaotab sisendsignaalid esimese peidetud kihi neuronite vahel. Seepärast seda kihti ei arvestata kihtide kokkulugemisel. See tähendab, et ertseptroni, mis koosneb ühest sisendkihist, ühest peidetud kihist ja ühest väljundkihist nimetatakse kahekihiliseks. Õpialgoritmid
). Peidetud kihtide sisendid ja väljundid ei ole otseselt seotud väliskeskkonnaga. Selle kihi neuronid saavad informatsiooni eelmise kihi neuronite väljunditest, teisendavad seda ja annavad edasi järgmise kihi neuronite sisenditele. Väljundkihi neuronite ülesanne on arvutada võrgu väljundid. Joonisel 1.10 toodud näites on ainult üks väljund, aga neid võib olla ka rohkem. Neuronite arv väljundkihil ongi närvivõrgu väljundite arv. Mitmekihilisel pertseptronil võib olla suvaline arv sisendeid ja väljundeid. Järelikult, see on auto-assotsiatiivsene närvivõrk. Sisendkihis ei toimu informatsiooni töötlust, ta ainult jaotab sisendsignaalid esimese peidetud kihi neuronite vahel. Seepärast seda kihti ei arvestata kihtide kokkulugemisel. See tähendab, et pertseptroni, mis koosneb ühest sisendkihist, ühest peidetud kihist ja ühest väljundkihist nimetatakse kahekihiliseks. Joonisel 1.10 toodud pertseptroni näide on kolmekihiline pertseptron.
annaabi.ee 
