Để huấn luyện mạng ta kích vào ANDNet để mở chúng, sau đó kích vào
Train, xuất hiện cửa sổ mới với nhãn: Netword:ANDNet. Ở đây ta có thể
nhìn lại mạng bằng cách kích vào Train. Để kiểm tra điều kiện đầu ta kích vào nhãn Initialize. Bây giờấn vào nhãn Train, định rõ đầu vào, đầu ra bằng cách kích vào nhăn TrainingInfo, chọn P trong hộp thoại Inputs và t trong hộp thoại targets. Khi đó cửa sổNetword:ANDNet như hình 4.9.
Chú ý rằng kết quả huấn luyện của các đầu ra và sai số có ởANDNet gắn vào chúng. Việc làm này của chúng dễ dàng nhận ra sau khi chúng được đưa ra từ dòng lệnh.
Sau khi kích vào nhãn Training Parameter, nó cho ta biết các thông số
như số lần huấn luyện, sai sốđích. Ta có thể thay đổi các thông số này nếu ta muốn.
Kích chuột vào Train Networkđể huấn luyện mạng pcrceptron, ta được kết quả như hình 4.10.
Vậy, mạng đã được huấn luyện dễ sai lệch bằng 0 ở chu kỳ thứ 4 (chú ý rằng các dạng mạng khác thường không thể huấn luyện đểđược sai lệch bằng 0 mà sai lệch của chúng thường bao hàm trong một phạm vi rộng. Theo bản miêu tả đó chúng ta vẽ đồ thị sai lệch của chúng trên tọa độ loga đúng hơn trên tọa độ tuyến tính ví dụ nó đã dùng ở trên cho mạng perceptron).
Ta có thểkiểm tra răng mạng được huấn luyện cho sai lệch bằng 0 bằng việc sử dụng đầu vào p và mô phỏng mạng. Để làm điều này, ta vào cửa sổ
Network/Data Manager và kích vào Network Only: Simulate, khi đó xuất hiện cửa sổ. Netword: ANDNet kích vào Simulate. Lúc này menu Input pull-down trải xuống chỉ rõ p là đầu vào và nhãn ra là ANDNet_outputsSim
để phân biệt nó từđầu ra huấn luyện. Kích vào Simulate Networkở góc dưới bên phải, quan sát Network/Data Manager ta sẽ thấy giá trị mới của đầu ra:
ANDNet_outputsSim. Kich đúp vào nó, một cửa sổ dữ liệu nhỏ:
ANDnet_outputsSim mở ra với trị số [0 0 0 1].
Vậy, mạng thực hiện cổng logic AND các đầu vào, nó cho ra giá trị 1 ở đầu ra chỉ trong trường hợp cuối cùng, khi cả 2 đầu vào là 1.