Metal Gear

В процессе обучения персептрона обычно происходит корректировка сразу всех весовых коэффициентов с использованием методов оптимизации, представленных в данной главе. Основное различие между алгоритмами обучения заключается в том.
Как обрабатываются выборки. В этой области применяются два разных подхода, которые описаны ниже.
> Каждый учебный пример может рассматриваться отдельно от другого, а само обучение сети осуществляется последовательно. После обработки каждой очередной выборки происходит обновление значений весовых коэффициентов сети.
> Все выборки рассматриваются как один пакет. Весовые коэффициенты обновляются только после обработки всего набора данных. Такой этап обработки общего набора выборок принято называть эпохой (сравнивая производительность различных алгоритмов обучения, указывают, какая эпоха обучения была до этого проведена).
Независимо от применяемого подхода, целью процесса обучения является корректировка весовых коэффициентов в сторону ближайшей оптимальной конфигурации, для того чтобы сеть во время ее аттестации проявила себя наилучшим образом.