Dzmuh: Новая страница: «{{эта статья|о нейросетях|обнаружение и исправление ошибок|о коррекции ошибок в информатике}} '''Метод коррекции ошибки''' — метод обучения перцептрона, предложенный Фрэнком Розенблаттом. Представляет собой такой метод обучения, п...»

2024-08-31T00:11:06Z

Новая страница: «{{эта статья|о нейросетях|обнаружение и исправление ошибок|о коррекции ошибок в информатике}} '''Метод коррекции ошибки''' — метод обучения перцептрона, предложенный Фрэнком Розенблаттом. Представляет собой такой метод обучения, п...»

Новая страница

{{эта статья|о нейросетях|обнаружение и исправление ошибок|о коррекции ошибок в информатике}}
'''Метод коррекции ошибки''' — метод обучения [[перцептрон]]а, предложенный [[Розенблатт, Фрэнк|Фрэнком Розенблаттом]]. Представляет собой такой метод обучения, при котором вес связи не изменяется до тех пор, пока текущая реакция перцептрона остается правильной. При появлении неправильной реакции вес изменяется на единицу, а знак
(+/-) определяется противоположным от знака ошибки.

== Модификации метода ==

В [[Теорема сходимости Перцептрона | теореме сходимости перцептрона]] различаются различные виды этого метода, доказано, что любой из них позволяет получить схождение при решении любой задачи классификации.

=== Метод коррекции ошибок без квантования ===

Если реакция на стимул <math>S_i</math> правильная, то никакого подкрепления не вводится, но при появлении ошибок к весу каждого активного А-элемента прибавляется величина <math>\eta = \rho_i \Delta x_i</math>, где <math>\Delta x_i</math> — число единиц подкрепления, выбирается так, чтобы величина сигнала превышала порог θ,
а <math> \rho_i =
\begin{cases}
+1, if S_i^+ ;\\
-1, if S_i^-.
\end{cases}
</math>, при этом <math>S_i^+</math> — стимул, принадлежащий положительному классу, а <math>S_i^-</math> — стимул, принадлежащий отрицательному классу.

=== Метод коррекции ошибок с квантованием ===

Отличается от ''метода коррекции ошибок без квантования'' только тем, что <math>\Delta x_i = 1</math>, то есть равно одной единице подкрепления.

Этот метод и ''метод коррекции ошибок без квантования'' являются одинаковыми по скорости достижения решения в общем случае, и более эффективными по сравнению с ''методами коррекции ошибок со случайным знаком'' или ''случайными возмущениями''.

=== Метод коррекции ошибок со случайным знаком подкрепления ===

Отличается тем, что знак подкрепления <math>\eta</math> выбирается случайно независимо от реакции перцептрона и с равной вероятностью может быть положительным или отрицательным. Но так же как и в базовом методе — если перцептрон дает правильную реакцию, то подкрепление равно нулю.

=== Метод коррекции ошибок со случайными возмущениями ===

Отличается тем, что величина и знак <math>\eta</math> для каждой связи в системе выбираются отдельно и независимо в соответствии с некоторым распределением вероятностей. Это метод приводит к самой медленной сходимости, по сравнению с выше описанными модификациями.

== См. также ==
* [[Метод коррекции с обратной передачей сигнала ошибки]]
* [[Теорема сходимости Перцептрона]]
* [[Дельта-правило]]
* [[Перцептрон]]

== Литература ==

* {{книга
|заглавие = Принципы нейродинамики: перцептроны и теория механизмов мозга
|оригинал = Principles of Neurodynamic: perceptrons and the theory of brain mechanisms
|автор = Фрэнк Розенблатт
|ссылка = http://www.raai.org/library/books/other/ros_principles2.djvu
|год = 1965
|место = М.
|издательство = «Мир»
|
}}

* [http://science-library.at.ua/load/sistemy_iskusstvennogo_intellekta/nechetkie_sistemy_i_nechetkaja_logika/fusion_of_neural_networks_fuzzy_systems_and_genetic_algorithms_industrial_applications/4-1-0-5 Lakhmi C. Jain; N.M. Martin Fusion of Neural Networks, Fuzzy Systems and Genetic Algorithms: Industrial Applications. - CRC Press, CRC Press LLC, 1998]

== Ссылки ==
{{Википедия|Метод коррекции ошибки}}

[[Категория:Методы обучения нейросетей]]
[[Категория:Перцептрон]]

Метод коррекции ошибки - История изменений