vault backup: 2026-05-14 15:27:11

.obsidian/workspace.json

@@ -10,21 +10,6 @@
           {
             "id": "85ff070f2dda5843",
             "type": "leaf",
-            "state": {
-              "type": "markdown",
-              "state": {
-                "file": "00 Inbox/Формальный нейрон - Персептрон.md",
-                "mode": "source",
-                "source": false,
-                "backlinks": false
-              },
-              "icon": "lucide-file",
-              "title": "Формальный нейрон - Персептрон"
-            }
-          },
-          {
-            "id": "a8cca8b3f090fae6",
-            "type": "leaf",
             "state": {
               "type": "markdown",
               "state": {
@@ -37,8 +22,7 @@
               "title": "КР - Персептрон"
             }
           }
-        ],
-        "currentTab": 1
+        ]
       }
     ],
     "direction": "vertical"
@@ -273,10 +257,12 @@
       "obsidian-excalidraw-plugin:New drawing": false
     }
   },
-  "active": "a8cca8b3f090fae6",
+  "active": "85ff070f2dda5843",
   "lastOpenFiles": [
-    "99 System/Cache/Drawing 2026-05-14 15.21.19.excalidraw.md",
+    "99 System/Cache/Pasted image 20260514152547.png",
     "00 Inbox/КР - Персептрон.md",
+    "99 System/Cache/Pasted image 20260514152232.png",
+    "99 System/Cache/Drawing 2026-05-14 15.21.19.excalidraw.md",
     "99 System/Cache/Drawing 2026-05-14 15.06.37.excalidraw.md",
     "00 Inbox/Алгоритм обучения персептрона.md",
     "00 Inbox/Untitled.md",
@@ -310,12 +296,10 @@
     "99 System/Cache/Pasted image 20260512225452.png",
     "00 Inbox/Статья на английский.md",
     "00 Inbox/Задание.md",
-    "90 Library/11 Machine Learning/Нейронная сеть Кохонена.md",
     "99 System/Cache/Pasted image 20260508103431.png",
     "99 System/Cache/Pasted image 20260508103342.png",
     "03 Journal/2026/05 - May",
     "99 System/Cache/Pasted image 20260507230701.png",
-    "99 System/Cache/Pasted image 20260507222244.png",
     "00 Inbox/Archive",
     "90 Library/03 Math/Теория нечетких множеств/Теория нечетких множеств.md.tmp.254945.1777751883191",
     "90 Library/02 DevOps/Ansible/Ansible - основы.md.tmp.254945.1777751876503",

00 Inbox/КР - Персептрон.md

@@ -10,7 +10,10 @@ title: КР - Персептрон
 # КР - Персептрон
 
 ## Схема персептрона
-
+![[Pasted image 20260514152232.png|400]]
+$$u_{i}=f(\sum\limits_{j=0}^{n}w_{ij}^{(1)}x_{j}),\ i=\overline{1,k}$$
+$$y_{l}=f(\sum\limits_{i=0}^{k}w_{li}^{(2)}u_{i}),\ l=\overline{1,m},\ i=\overline{1,k}$$
+$$y_{l}=f(\sum\limits_{i=0}^{k}w_{li}^{(2)}f(\sum\limits_{j=0}^{n}w_{ij}^{(1)}x_{j}))$$
 
 ## Формальный нейрон - Персептрон
 
@@ -18,3 +21,8 @@ title: КР - Персептрон
 
 ![[Drawing 2026-05-14 15.06.37.excalidraw|500]]
 $$y_{i}=\sum\limits_{j=1}^{N}w_{ij}x_{j}$$
+## Алгоритм ОРО
+1. Прямой проход сети. Инициализация весов маленькими значениями
+2. На последнем слое $$\delta_{j}^{(N)}=(y_{j}-d_{j})y_{j}^{'};\ \ \Delta w_{ij}^{(N)}=-\eta \delta_{j}^{(N)}y_{i}^{(N-1)}$$
+3. При обратном распространении (n<N):  
+$$\delta_{i}^{(n)}=y_{i}^{'(n)}\sum\limits$$