kaalutud summaga: OUT = NET . Seega, närvivõrgu arhitektuur on järgmine: Kaalukoefitsientide algväärtused valime juhuslikult vahemikust [- 1;+1]. Olgu w111 (0) = 0.6 w221 (0) = 0.2 w211 (0) = -0.7 w112 (0) = 0.5 w121 (0) = 0.5 w212 (0) = -0.1 Joonis 3.2 Kahekihiline pertseptron Närvivõrgu väljund y sõltub siis sisenditest ja 6-st häälestatavatest parameetritest (kaalukoefitsientidest w111 ,K, w212 ). Need parameetrid häälestame vea pöördlevi meetodi järgi. Närvivõrgu väljund ajahetkel k avaldub järgmise valemiga: y (k ) = ( x1 w111 (k ) + x2 w211 (k )) w112 (k ) + ( x1 w121 (k ) + x2 w221 (k )) w212 (k ) (3.12)
kaalutud summaga: OUT = NET . Seega, närvivõrgu arhitektuur on järgmine: Kaalukoefitsientide algväärtused valime juhuslikult vahemikust [- 1;+1]. Olgu w111 (0) = 0.6 w221 (0) = 0.2 w211 (0) = -0.7 w112 (0) = 0.5 w121 (0) = 0.5 w212 (0) = -0.1 Joonis 3.2 Kahekihiline pertseptron Närvivõrgu väljund y sõltub siis sisenditest ja 6-st häälestatavatest parameetritest (kaalukoefitsientidest w111 ,K, w212 ). Need parameetrid häälestame vea pöördlevi meetodi järgi. Närvivõrgu väljund ajahetkel k avaldub järgmise valemiga: y (k ) = ( x1 w111 (k ) + x2 w211 (k )) w112 (k ) + ( x1 w121 (k ) + x2 w221 (k )) w212 (k ) (3.12)
annaabi.ee 
