DescriereError surface of a linear neuron for a single training case.png
English: On the x-axis is the output, y, of a linear neuron and on the y-axis is the error, E, of the output compared to a target output of zero. The error is calculated by squaring the difference between the actual and target output. This demonstrates that training of a neural network can be thought of as an optimization problem where the correct output involves finding the minima of the parabola.
function[output]=Plot_Error_Surface(x, expected)% Plots the error surface for a single output unit with the given% expected output.holdallfore=expectedy=(e-x).^2;plot(x,y)gridontitle('Error Surface for a Single Training Case');xlabel('y')ylabel('E')endholdoffPlot_Error_Surface(-5:0.5:5,0)
Licențiere
Eu, deținătorul drepturilor de autor ale acestei opere, prin prezenta îmi public lucrarea sub următoarele licențe:
Se permite copierea, distribuirea și/sau modificarea acestui document conform termenilor Documentației de licență liberă GNU, versiunea 1.2 sau orice altă versiune ulterioară publicată de Free Software Foundation, fără părți neschimbabile, texte de pe copertele principale și finale. O copie a acestei licențe este inclusă în secțiunea numită Documentația de licență liberă GNU.http://www.gnu.org/copyleft/fdl.htmlGFDLGNU Free Documentation Licensetruetrue
să partajați cu alții – aveți dreptul de a copia, distribui și transmite opera
să adaptați – aveți dreptul de a adapta opera
În următoarele condiții:
atribuind – Trebuie să atribuiți opera corespunzător, introducând o legătură către licență și indicând dacă ați făcut schimbări. Puteți face asta prin orice metodă rezonabilă, dar nu într-un fel care ar sugera faptul că persoana ce a licențiat conținutul v-ar susține sau ar aproba folosirea de către dumneavoastră a operei sale.
partajând în condiții identice – Dacă modificați, transformați sau creați pe baza acestei opere, trebuie să distribuiți opera rezultată doar sub aceeași licență sau sub o licență similară acesteia.
{{subst:Upload marker added by en.wp UW}} {{Information |Description = {{en|On the x-axis is the output, y, of a linear neuron and on the y-axis is the error, E, of the output compared to a target output of zero. The error is calculated by squaring the...
Acest fișier conține informații suplimentare, introduse probabil de aparatul fotografic digital sau scannerul care l-a generat. Dacă fișierul a fost modificat între timp, este posibil ca unele detalii să nu mai fie valabile.