Metal Gear

Нейронные сети не позволяют достаточно легко извлечь содержащиеся в них знания; безусловно, можно легко определить, какие значения имеют сами весовые коэффициенты, но непосредственно из этих значений нельзя извлечь какой-либо смысл, не потратив целые часы на их анализ.

Первоначальный замысел создания искусственных нейронных сетей зародился в результате изучения зрительной коры, которая относится к затылочным долям мозга. Персептрон Розенблатта фактически оказался моделью связей, идущих от сетчатки к мозгу.

Как уже было сказано, основной отличительной особенностью многослойного персептрона является наличие дополнительных скрытых элементов.

Как правило, для выбора функции активизации используется давно сложившийся перечень функций. Некоторые варианты функций активизации, которые рассматривались в этой книге применительно к обычным, однослойным персептронам, применяются также в многослойных персептронах.

Функция активизации вычисляет выходное значение каждого элемента с учетом результирующей суммы. Находят свое применение функции активизации многих типов. Но следует помнить, что линейные функции активизации вообще не могут использоваться в промежуточных слоях!

Наконец, мы должны рассмотреть еще одно свойство топологии, которое определяется связями между элеменга\ш. Во многих случаях все элементы, относящиеся к соседним слоям, связаны друг с другом.

Применительно к персептронам с двумя входами поверхность решений представляет собой прямую линию (т.е.

Структура многослойных персептронов была разработана на основе структуры их предшественников, состоящих из одного слоя элементов. Два основных различия между многослойными и однослойными персептронами описаны ниже.

Для аппроксимации функции, приведенной в уравнении, может использоваться персептрон. Процесс обучения этого персептрона может рассматриваться как обучение анимата, чтобы он поворачивал ствол оружия более плавно.

Для моделирования ошибок указанных типов используется математическая функция, которая выражает действительно достигнутый угол поворота в терминах желаемого угла и предыдущего угла.