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. Katseandmete kogumine: Identifitseeritava objekti sisendile antakse sisendväärtused (reeglina, need väärtused on juhuslikud). Objekti
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 ehk tagasisidestatuks nimetatakse närvivõrku, milles signaalid levivad nii sisendist väljundi poole, kui ka vastassuunas
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. Katseandmete kogumine: Identifitseeritava objekti sisendile antakse sisendväärtused (reeglina, need väärtused on juhuslikud). Objekti väljundis mõõdetakse
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. Iga neuroni sisend korrutatakse läbi vastava kaalukoefitsiendiga wijl , kus i on selle neuroni
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. Õppimise ülesanded: Närvivõrgu sobivate parameetrite (konkreetse ülesande jaoks) valiku protsessi nimetatakse närvivõrgu õpetamiseks (või treenimiseks). 1
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. Iga neuroni sisend korrutatakse läbi vastava kaalukoefitsiendiga wijl , kus i on selle neuroni
annaabi.ee 
