Градиентные методы обучения искусственной нейронной сети, достоинства и недостатки, пути преодоления проблем обучения
Метод градиентного спуска. Решение задач оптимизации. Геометрическая интерпретация метода градиентного спуска с постоянным шагом. Критерии остановки процесса приближенного нахождения минимума. Выбор оптимального шага. Градиентный метод с дроблением шага.
Подобные документы
Минимизация функции нескольких переменных. Метод градиентного спуска и его модификации. Метод покоординатного спуска. Идея и алгоритм метода Давидона-Флетчера-Пауэлла. Блок-схема основной программы и ее процедур. Пример решения задач исследуемым методом.
курсовая работа, добавлен 16.05.2010Итерационный метод нахождения локального экстремума (минимума и максимума) функции с помощью движения вдоль градиента. Тестирование стандартного стохастического градиентного спуска как популярного алгоритма для широкого спектра моделей машинного обучения.
курсовая работа, добавлен 12.02.2018Описание алгоритма решения задачи. Главные особенности применения градиентного метода к функции. Иллюстрация для линий равного уровня и поверхности. Результат работы программы для модельной задачи, градиент функции. Листинг программы, его содержание.
контрольная работа, добавлен 08.08.2012Определение алгоритмов (оптимизационных методов) обучения искусственных нейронных сетей. Характеристика их видов: метод случайного поиска и стохастического градиентного спуска. Оценка программной реализации адаптивного метода обучения нейронной сети.
статья, добавлен 29.05.2017Рассматриваются алгоритмы обучения нейронной сети: градиентный спуск с постоянным шагом и метод сопряженных градиентов (алгоритм Флетчера-Ривса). Расчет значения минимизируемой целевой функции ошибки полученной на тестовой выборке после обучения.
статья, добавлен 29.04.2018Зависимость целевой функции от многих переменных в большинстве реальных задач оптимизации, представляющих интерес. Специальные способы целенаправленного поиска минимума функции. Использование метода градиентного спуска, текст программы на языке Pascal.
курсовая работа, добавлен 30.11.2010Современные математические модели и методы дискретной оптимизации. Решение прикладных задач при помощи методов: покоординатного, градиентного и наискорейшего спуска, сопряженных градиентов. Анализ средств программирования, описание программного продукта.
курсовая работа, добавлен 02.04.2014Метод наискорейшего спуска, графическая интерпретация. Метод Ньютона-Рафсона, матрица Гессе. Экстремальные нелинейные задачи с ограничениями. Метод допустимых направлений Зойтендейка. Сущность метода линейных комбинаций. Условие теоремы Куна-Таккера.
контрольная работа, добавлен 23.03.2011Суть метода Рунге-Кутта, его назначение и область применения. Разработка программы для нахождения приближенного решения обыкновенного дифференциального уравнения пятого порядка с заданным постоянным шагом. Выбор состава технических и программных средств.
курсовая работа, добавлен 23.04.2011Составление базы данных почасового электропотребления. Адаптация входных данных для обучения искусственной нейронной сети. Выбор алгоритма обучения нейронной сети. Выбор архитектуры нейронной сети. Трудности для прогнозирования электропотребления.
статья, добавлен 27.07.2017Изучение подходов к нормализации обучающего множества нейронной сети. Анализ существующих методов обучения нейронной сети Кохонена, их основные в преимущества и недостатки. Разработка нового конструктивного метода обучения на основе нейтронной сети.
статья, добавлен 26.04.2019Ознакомление с методами поиска экстремума нелинейной выпуклой функции нескольких переменных и решение таких задач с помощью ЭВМ. Листинг программы поиска экстремума нелинейной функции. Рассмотрение выполнения программы на примере конкретной функции.
лабораторная работа, добавлен 05.06.2016Алгоритм поиска минимума и проведение экспериментального исследования средней трудоемкости алгоритма. Составление программы, с помощью которой возможно нахождение минимума функции на отрезке при помощи алгоритма стохастического градиентного спуска.
контрольная работа, добавлен 24.06.2012Анализ применения нейронных сетей для моделирования социальных или биологических систем с помощью программного пакета моделирования. Диагностический анализ изучения алгоритмов обучения нейронных сетей. Формулы для обучения методом наискорейшего спуска.
презентация, добавлен 03.12.2013Характеристика системы линейных ограничений. Характеристика задачи минимизации, ее расчет. Геометрическая интерпретация возможного направления спуска, порядок построения возможных направлений. Алгоритм метода Зойтендейка, его основные положения.
реферат, добавлен 29.09.2013Разработка искусственной нейронной сети, выделяющей акустический сигнал утечки из шума водопровода. Правило обучения сети, основанное на критерии минимума абсолютного значения момента четвертого порядка, упрощающее реализацию сети в реальном времени.
статья, добавлен 02.09.2013Проектирование и моделирование архитектуры многослойных нейтронных сетей, позволяющих проводить распознавание изображений микроструктур металлов (стали марок 10ХСНД, 20ХСГА и др.). Эффективность сетей, обученных по алгоритму градиентного спуска gd.
статья, добавлен 14.09.2016Характеристика процесса построения простейшей нейронной сети в пакете neuralnet. Анализ алгоритма подготовки данных на примере набора данных iris. Описание процесса обучения нейронной сети. Оценка качества классификации данных полученной нейронной сетью.
статья, добавлен 28.10.2020Обзор алгоритмов машинного обучения. Исследование функционалов ошибки и метрики. Использование градиентного бустинга при обучении нейронных сетей. Главный анализ линейной регрессии и регуляризаторов. Характеристика алгоритма адаптации градиента.
дипломная работа, добавлен 28.08.2020Искусственная нейронная сеть, обеспечивающая последовательное выделение окрашенных гауссовых сигналов из смеси. Правило обучения каскадной нейронной сети, основанное на критерии минимума среднего квадрата ошибки предсказания, упрощающее реализацию сети.
статья, добавлен 22.07.2013Решение задач классификации бинарных входных векторов с использованием искусственной нейронной сети Хэмминга. Расчет матрицы весовых коэффициентов нейронов первого слоя. Сигналы нейронной сети Хэмминга, получаемые на протяжении полного цикла расчета.
статья, добавлен 12.06.2018Исследование целевой функции в задачах обучения искусственных нейронных сетей. Сущность итерационного процесса корректировки весовых коэффициентов. Особенность зависимости ошибки учебы от количества эпох для гибридного метода и адаптивного алгоритма.
статья, добавлен 30.05.2017Алгоритм детерминированного распознавания изображений, в который с целью обеспечения инвариантности объектов к сдвигу, повороту и масштабу. Введение процедуры градиентного совмещения эталонного и распознаваемого объектов. Матрица координат реперных точек.
статья, добавлен 02.04.2019- 24. Сравнение эффективности применения классических и интеллектуальных методов решения задач оптимизации
Реализация и применение методов покоординатного спуска, генетических алгоритмов и метода PSO. Выбор функции для оценки качества работы алгоритмов, реализующих методы оптимизации. Разработка программного обеспечения. Мерный вектор псевдослучайных чисел.
курсовая работа, добавлен 13.01.2016 Особенности использования скоростного метода обучения многослойного персептрона, который отличается высокой скоростью обучения. Анализ результатов сравнения скоростного метода обучения со стандартными методами. Метод обратного распространения ошибки.
статья, добавлен 27.04.2017