2.2. Открываем диалоговое окно Обратное распространение:

Train→Multilayer Perceptron→Back Propagation (рисунок 4.30).

2.3. Открываем диалоговое окно ошибки: Statistics→ Case Errors (рисунок 4.31).



Рисунок 4.31. Ошибки наблюдений

Представленное на рисунке 4.31 диалоговое окно позволяет определить ошибки сети (во время и по результатам обучения).

 

Замечание. Чтобы обучить нейронную сеть решению какой либо задачи, необходимо таким образом подправлять веса каждого элемента, чтобы уменьшалась ошибка-расхождение между действительным и желаемым выходом. Для этого необходимо, чтобы нейронная сеть вычисляла производную ошибки по весам. Таким образом, она должна вычислять, как изменяется ошибка при небольшом увеличении или уменьшении каждого веса.

Также имеется возможность следить за тем, как ошибки меняются в процессе обучения - для этого служит функция Пересчитывать по ходу - Real-time update; ее нужно активизировать перед запуском алгоритма обратного распространения. Сделав это, вы сможете наблюдать, как алгоритм пытается искать компромисс между обучающими и мешающими наблюдениями.

---

---