Sztuczny neuron jest elementem sieci, w którym pewna liczba danych wejściowych (zmiennych niezależnych) jest przekształcana w jedną wyjściową wartość zmiennej zależnej (wartość funkcji aktywacji, obliczaną dla zsumowanych wejść). Wagi sygnałów wejściowych są liczbami, przez które mnoży się wartości wejściowe. „Uczenie sieci neuronowych” polega m.in. na dobieraniu takich wartości wag wszystkich wejść do wszystkich neuronów sieci, aby ostateczny wynik obliczeń był poprawny.
Waga w analizie sensorycznej Specyficzne dla analizy sensorycznej zastosowanie „wag” polega na określaniu istotności różnych cech wyrobów, których jakość jest oceniana. Jakość np. artykułu spożywczego zespół ekspertów ocenia określając jakości cząstkowe (składowe), dotyczące np. smaku, zapachu, wyglądu. Punktowa ocena jakości ogólnej artykułu jest obliczana z uwzględnieniem „współczynników ważkości” poszczególnych cech.
Przypisy
Kategoria:Statystyka Kategoria:Terminologia matematyczna Kategoria:Sieci neuronowe