Metal Gear

Как уже было сказано, основной отличительной особенностью многослойного персептрона является наличие дополнительных скрытых элементов. Таким образом, в многослойных персептронах имеется промежуточный слой, а из этого следует, что информация, необходимая для вычисления выходных данных, не является непосредственно доступной. Вместо этого, прежде чем появится возможность выполнить обработку во втором слое, должна быть завершена обработка в первом слое. Выходные данные предыдущего слоя используются в качестве входных данных для следующего слоя, и такая передача данных происходит до тех пор, пока не будет определен окончательный результат. Это — простой итерационный процесс, который проходит по всей сети.
Само последовательное протекание процесса вычисления еще раз подчеркивает то, что персептроны, и особенно многослойные персептроны, должны иметь структуру только с прямыми связями, в результате введения скрытых слоев это свойство персептронов не изменяется, в листинге приведен псевдокод, предназначенный для вычисления выходных данных персептрона, имеющего произвольное количество слоев.
Листинг. Алгоритм моделирования прямого распространения данных, используемый для
определения результатов прохождения входных данных через многослойный персептрон
# в первом слое производится обработка входного массива current = input
for layer from first to last
# Вычислить выходное значение для каждого нейрона for each і in [1..neurons] from layer
# Перемножить массивы и сложить с полученным ранее результатом S = NetSum( neuron[і].weights, current ) # Сохранить результат последующей обработки output[і] = Activate( s ) end for
# В следующем слое выходные данные текущего слоя используются
# как входные current = output end for
На практике указанная вьічислїггельная процедура может применяться в такой же форме, как и процедура, предусмотренная в простых однослойных персептронах; мы подаем на персептрон входные образы и получаем соответствующий результат. Выходные результаты могут использоваться для аппроксимации функции, классификации образов или даже для управления актюаторами (т.е. искусственными мускулами). В следующей главе показаны примеры применения персептронов, решающих задачу аппроксимации функций, в игровой ситуации.