Робастная целевая функция с допуском на точность решения для нейросети-предиктора
Описание двух вариантов введения допуска по точности решение задачи в робастную целевую функцию на основе обобщенной степенной метрики. Применение целевой функции для традиционной постановки обучения нейросети-предиктора и для задач автоассоциации.
Подобные документы
Исследование приемов коррекции и уточнения решения обратной задачи, полученного градиентным обучением входных сигналов нейросети-классификатора. Получение дополнительной информации и определение степени доверия к выданному нейросетью начальному решению.
статья, добавлен 08.02.2013Разработка 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 21.02.2016Понятие и методы решения задач линейного программирования, этапы постановки его задач. Решение задачи на нахождение значения переменных, обеспечивающее минимизацию целевой функции, одноиндексной задачи и транспортной задачи с помощью средств MS Excel.
контрольная работа, добавлен 09.11.2014Традиционные алгоритмы обучения как основные причины возникновения переобучения нейросети, обучение по суммарному градиенту и особенно надстройка над последним метода наподобие сопряженных градиентов. Методы борьбы с данным эффектом и их успешность.
статья, добавлен 08.02.2013Применение алгоритма многомерной оптимизации для решения задач линейного программирования. Пример численного решения задачи линейного программирования для случая целевой функции двух переменных. Схема многомерной оптимизации на основе сортировки.
реферат, добавлен 12.05.2015Сущность операции безусловной оптимизации функции нескольких переменных, способы решения этой задачи методами прямого поиска. Способы использования градиентных методов в этой области. Сравнительный анализ двух алгоритмов по скорости и точности их работы.
контрольная работа, добавлен 07.08.2013Разработка нейронной сети для распознавания изображений. Рассмотрение примеров применения машинного обучения в различных областях. Фреймворки и библиотеки для упрощения разработки ботов для Telegram. Создание приложения при помощи нейросети на Python.
отчет по практике, добавлен 20.12.2023Задача определения оптимальной структуры нейросети. Зависимости величин ошибок обучения и обобщения (процент неправильно решенных примеров в соответствующей выборке) и индикаторов внутренних свойств нейросетей от числа нейронов в скрытом слое сети.
статья, добавлен 08.02.2013Основы решения задач линейного программирования, которые состоят в определении максимального (минимального) значения функции. Целевая функция. Ограничения заданной задачи. Допустимое и оптимальное решение канонической задачи линейного программирования.
лекция, добавлен 09.09.2017Способы предобработки количественных признаков обучающей выборки, индивидуальные для признака и интегральные для выборки критерии оптимальности предобработки. Подтверждение ускорения обучения backprop-нейросети при смене заданного способа предобработки.
статья, добавлен 08.02.2013Анализ методов решения и особенностей оптимизационных задач с мультимодальной целевой функцией, с использованием биоинспирированных алгоритмов. Вычислительный эксперимент с целью проверки работы запрограммированного алгоритма на целевой функции Шуберта.
статья, добавлен 30.04.2018Понятие линейного программирования как математической дисциплины и его формулировка. Определение максимума линейной целевой функции. Решение задач математического программирования при помощи симплекс-метода. Особенности задач анализа на чувствительность.
курсовая работа, добавлен 21.03.2015Нахождение 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 10.12.2012Нахождение минимального значения целевой функции при заданной системе ограничений. Область допустимых решений. Расчет задачи с помощью Поиска решения в Excel. Установка и активация надстроек. Построение таблицы в Excel, заполнение ячеек, ограничения.
контрольная работа, добавлен 17.11.2013Исследование задачи машинного обучения. Распознавание на изображении образа кошки. Пример распознавания лиц на Facebook. Пример простейшей схемы нейросети. Пример отображения некоторых архитектур нейросетей. Анализ программ-поисковиков в Интернете.
статья, добавлен 13.03.2019Методика выбора нейронной сети для решения задач регрессионного анализа многомерных данных. Оценка эффективности выбранной нейросети при решении задачи аппроксимации зашумленных данных. Результаты моделирования прочностных характеристик металла шва.
статья, добавлен 27.05.2018- 17. Нейронные сети
Фрагмент нейросети (входной и выходной слои). Простейшая линейная функция от двух входов. Трактовка работы сети для имитации прохождения по ней возбуждения, управления. Теорема о сходимости перцептрона. Метод обратного программного распространения ошибки.
презентация, добавлен 16.11.2014 Разработка способа решения задачи поиска новых идей и проектных решений. Разработка способа решения задачи генерации идей на основе модифицированного метода гирлянд ассоциаций, его применение для решения различных классов задач веб-дизайна и статистики.
статья, добавлен 23.03.2018Освоение специального инструментария MS Excel для решения оптимизационных задач. Основные типы задач оптимизации. Выбор методов экстраполяции и алгоритма оптимизации. Основные диапазоны, отведенные под переменные, целевую функцию и ограничения.
курсовая работа, добавлен 15.12.2014Суть математического представления задачи линейного программирования. Решение оптимизационных заданий без ограничений. Анализ вида целевого назначения и строения допустимого множества. Применение функций Maximize и Minimize в составе блока решения Given.
реферат, добавлен 01.06.2017Построение множества допустимых значений. Вектор градиента заданной функции. Линия равного уровня целевой функции. Условия выполнения цели оптимизации. Первое, второе и третье ограничение целевой функции Y(x1,x2). Данные двухсторонних ограничений.
контрольная работа, добавлен 26.11.2014Графическое решение задач линейного программирования. Нахождение максимального значения целевой функции. Построение области допустимых решений. Определение стоимости перевозок. Решение транспортной задачи. Достаточное условие разрешимости задачи.
контрольная работа, добавлен 04.02.2016Проблема выбора оптимального метода подбора персонифицированного лечения пациента. Исследование метода взвешенных исходов для анализа выживаемости на выборке пациентов с детским лимфобластным лейкозом. Применение данных для машинного обучения нейросети.
дипломная работа, добавлен 27.08.2016Формулировка общей задачи линейного программирования, геометрическая интерпретация. Исследование диапазона значений линейной функции с наложенными ограничениями. Графический метод, обобщение решения задачи линейного программирования и область применения.
реферат, добавлен 30.10.2010Решение задачи Коши с помощью функции odesolve. Способы решения задачи Коши для нормальных систем. Решение дифференциальных уравнений в математической литературе. Встроенные функции для решения граничных задач. Правила использования функции odesolve.
контрольная работа, добавлен 18.03.2011