24
Deo 4: potprogram učenja
n Potprogram učenja ima za cilj predlaganje “dobrih” vozača za usluživanje novih zahteva. Bez ovog potprograma, sistem bi imao neaktivnu ulogu u pomaganju dispečeru. “Back propagation” neuronska mreža predstavlja srž potprograma učenja. (za totalni opis ovog modela pogledati [Rumelhart i McClelland 86]).
n “Backpropagation” mreža je tipično sastavljena od tri sloja prostih procesorskih jedinica, nazvanih ulazni sloj, skriveni sloj i izlazni sloj. Svaki sloj je u potpunosti povezan sa sledećim slojem težinskim vezama. Ulazne vrednosti su prdviđene za ulazni sloj, i ove vrednosti se prostiru duž težinskih veza do skrivenog sloja gde se obrađuju. Nakon toga, ponavlja se isti postupak između skrivenog i izlaznog sloja. Konačne vrednosti smeštene su u izlaznom sloju, i odgovaraju poslednjoj karakteristici (ili izlazu) mreže.
n Tokom prostiranja, skrivene i izlazne jedinice transformišu svoje ulaze putem dobro poznate sigmoidalne aktivacione funkcije [Rumelhart i McClelland 86]: