Как перефразировали бы этот вопрос другими словами? Каким образом произвести расчет одной итерации в цикле обучения

Для расчета одной итерации в цикле обучения для данной нейронной сети, мы должны сначала определить значения синаптических весов. Давайте начнем с определения значений синаптических весов, используемых в этой нейронной сети.

У нас есть однослойная бинарная неоднородная нейронная сеть с двумя нейронами и двумя функциями активации - гиперболическим тангенсом и линейной функцией. Обозначим эти два нейрона как нейрон A и нейрон B.

Для нейрона A, первая функция активации - гиперболический тангенс с параметром k=2. Для расчета значения нейрона A, мы должны умножить каждый вход на соответствующий синаптический вес и затем применить функцию активации. Пусть входы нейрона A обозначаются как x1 и x2, а соответствующие синаптические веса как w1 и w2. Тогда вычисление значения нейрона A может быть записано следующим образом:

\[A = \tanh(2 \cdot (w1 \cdot x1 + w2 \cdot x2))\]

Для нейрона B, вторая функция активации - линейная функция с параметром k=0.8. Аналогичным образом, пусть входы нейрона B обозначаются как x1 и x2, а соответствующие синаптические веса как w1 и w2. Тогда вычисление значения нейрона B будет выглядеть следующим образом:

\[B = 0.8 \cdot (w1 \cdot x1 + w2 \cdot x2)\]

Теперь, чтобы получить выход нейронной сети, мы можем применить операцию дизъюнкции между значениями нейронов A и B, а затем провести операцию эквивалентности с результатом дизъюнкции. Таким образом, выход сети будет:

\[Output = A \lor B\]

Однако, чтобы расчитать конкретные значения синаптических весов, нам нужно знать и использовать таблицу истинности для операций дизъюнкции и эквивалентности, исключая первую строку. К сожалению, эта таблица не предоставлена, поэтому мы не можем определить точные значения синаптических весов.

Тем не менее, вы можете использовать любые допустимые значения синаптических весов, чтобы продолжить расчеты и выполнить итерацию в цикле обучения данной нейронной сети. Обратите внимание, что оптимальные значения синаптических весов часто определяются с использованием алгоритмов обучения, таких как алгоритм обратного распространения ошибки.