Алгоритм обратного распространения ошибки
Решение по методу наименьших квадратов. Производные целевой функции по весам нейронов выходного слоя. Нахождение минимума методом наискорейшего спуска. Случайные весовые коэффициенты. Сеть прямого распространения со случайными весовыми коэффициентами.
Подобные документы
Пример работы алгоритма обратного распространения ошибки. Функция активации сигмоидного типа. Геометрическая интерпретация алгоритма обратного распространения. Анализ условий и предпосылок для успешного обобщения. Механизм контрольной кросс-проверки.
презентация, добавлен 16.10.2013Алгоритм обучения нейронной сети с помощью процедуры обратного распространения. Диаграмма сигналов в сети. Программирование нейронной сети с применением объектно-ориентированного подхода. Иерархия классов библиотеки для сетей обратного распространения.
статья, добавлен 25.03.2013Характеристика алгоритма. Сетевые конфигурации. Многослойная сеть, которая может обучаться с помощью процедуры обратного распространения. Этапы выполнения алгоритма. Программа создания однонаправленной сети. Статистика использования других алгоритмов.
статья, добавлен 15.08.2020Методические рекомендации по аппроксимации методом наименьших квадратов. Метод последовательного исключения неизвестных (метод Гаусса). Количественная оценка погрешности аппроксимации. Алгоритм и код программы. Методика решения нормальных уравнений.
курсовая работа, добавлен 18.10.2017Аналитический обзор существующих нейронных сетей: логистическая (сигмоидальная) функция, гиперболический тангенс, выпрямленная линейная функция. Анализ методов обучения: обратного распространения ошибки, упругого распространения, генетический алгоритм.
дипломная работа, добавлен 14.12.2019Характеристика многослойной структуры нейронных сетей. Алгоритм обучения однослойного перцептрона. Построение полного алгоритма нейронных сетей с помощью процедуры обратного распространения. Программирование и применение методов Randomize и Propagate.
реферат, добавлен 20.03.2009Разработка алгоритма и программирование вычислительного процесса двухслойной нейросети на языке С#. Исследование параметров обучения нейросети методом обратного распространения ошибки. Анализ количества шагов, скорости обучения и коэффициента сигмоида.
курсовая работа, добавлен 21.02.2016Программный продукт, реализующий алгоритм метода "Наискорейшего спуска" с тестированием на функции Розенброка в среде DELPHI. Разработка интерфейса пользователя и модуля графического отображения поиска решения. Апробация алгоритма на тестовых примерах.
отчет по практике, добавлен 07.08.2013Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов средствами программы Excel. Получение числовых характеристик линейной, квадратичной и экспоненциальной зависимостей. Нахождение искомой зависимости графически и средствами Mathcad.
курсовая работа, добавлен 26.07.2015Сеть Хопфилда: понятие, слои, граница емкости памяти, структурная схема. Пороговая передаточная функция. Обучение сети Хемминга, алгоритм функционирования. Весовые коэффициенты тормозящих синапсов. Определение состояния нейронов второго слоя сети.
статья, добавлен 17.07.2013- 11. Выравнивание рядом динамики с оценкой погрешности. Метод наименьших квадратов логарифмический тренд
Нахождение коэффициентов логарифмической модели методом наименьших квадратов. Освоение методов логарифмической и линейной аппроксимации. Выявление значения функции в заданной точке. Анализ точности и правильности вычислений разработанных алгоритмов.
курсовая работа, добавлен 16.05.2016 Анализ 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 03.12.2013Информационные технологии для решения прикладных задач на примере построения аппроксимации функции методом наименьших квадратов. Теория корреляции и линеаризация экспоненциальной зависимости. Построение графиков в Excel и использование функции ЛИНЕЙН.
курсовая работа, добавлен 24.02.2011Нейронные сети как новая перспективная вычислительная технология для финансовой области. История и типы архитектур нейронных сетей. Обучение многослойной сети. Алгоритм обратного распространения ошибки. Способы обеспечения и ускорения сходимости.
контрольная работа, добавлен 06.12.2015Пример решения задачи "Аппроксимация квадратичной функции методом наименьших квадратов" с использованием возможностей офисных приложений MS Word и MS Excel. Особенности разработки текста программы в интегрированной среде программирования Turbo Pascal 7.0.
курсовая работа, добавлен 07.08.2013Модель формального кибернетического нейрона. Характеристика многослойного персептрона. Его обучение методом обратного распространения ошибки. Рекурсивные сети Элмана, способные обрабатывать последовательности векторов. Области применения нейросетей.
статья, добавлен 14.12.2017Алгоритм 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 24.06.2012Функционирование нейронных сетей. Функции активации. Топология элементарного однонаправленного персептрона. Трехслойный персептрон. Процедура построения персептрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Топология элементарной ВР-нейронной сети.
презентация, добавлен 16.10.2013Нахождение максимума и минимума целевой функции задачи линейного программирования с двумя переменными графическим методом. Решение двойственной задачи и анализ полученных данных. Решение транспортной задачи с помощью надстройки MS Excel "Поиск решения".
курсовая работа, добавлен 10.12.2012Конструирование нечетких систем. Адаптивная нейро-нечеткая сеть с логическим выводом по Мамдани. Повышение качества аппроксимации произвольной системы нейро-нечеткой сетью методом, основанным на алгоритме наискорейшего спуска. Система типа черного ящика.
статья, добавлен 19.02.2013Обзор принципов организации и функционирования биологических нейронных сетей. Расширенная модель искусственного нейрона. Обучение нейронной сети. Алгоритм обратного распространения ошибки. Определение входного сигнала нейрона. Карты признаков Кохонена.
курсовая работа, добавлен 04.12.2012Метод наименьших квадратов при решении задач математической статистики, его достоинства и недостатки. Алгоритм расчёта начальной скорости счёта и периода полураспада. Описание пользовательского интерфейса и результатов. Листинг программного кода.
контрольная работа, добавлен 21.05.2014Характеристика метода наименьших квадратов как самого известного метода параметрической идентификации. Основные этапы схемы применения МНК. Математическая постановка задачи и алгоритм ее решения. Проверка коэффициента модели на значимость и адекватность.
контрольная работа, добавлен 17.06.2010Решение задачи обучения нейронной сети с помощью алгоритма обратного распространения на основе объема страховых сборов на данный отчетный период. Расчет количества нейронов в скрытом слое и количества скрытых слоев. Исследование структуры нейронной сети.
статья, добавлен 29.09.2012Разработка проекта программы для решения системы уравнений методом Гаусса. Определение коэффициентов линейной и параболической зависимости с помощью формул метода наименьших квадратов. Составление алгоритма и блок-схемы для написания данной программы.
курсовая работа, добавлен 25.06.2012