Простейший способ вычисления показателей значимости первого порядка для сетей обратного распространения
Изучение вычислительно экономичного, не зависящего от вида целевой функции и структуры нейросети, решения для определения значимости элементов и сигналов нейросети. Оценка первого порядка изменения выходных сигналов нейросети, как показатель значимости.
Подобные документы
Разработка 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 21.02.2016Исследование 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 08.02.2013Описание 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.
статья, добавлен 08.02.2013Основные виды и типы нейронных сетей. Области применения нейронных сетей. Характеристика искусственной нейронной сети Gamma AI. Анализ описания алгоритма работы в нейросети гамма. Определение нейронной сети для создания озвучки из текста Narakeet.
контрольная работа, добавлен 18.06.2024Традиционные 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 08.02.2013Разработка 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 20.12.2023Особенности реализации алгоритма обучения, временно прекращающего адаптацию наиболее значимых синапсов при обучении нейросети обратного распространения. Показатели обобщающей способности и большей устойчивости полученных нейросетей к отказам элементов.
статья, добавлен 08.02.2013Способы 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 08.02.2013Фрагмент 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 16.11.2014Приближенное решение дифференциальных уравнений первого порядка методом Эйлера. Рассмотрение основных причин погрешностей решения задач. Реализация алгоритма с помощью языка программирования C# и компьютерной программы Microsoft Visual Studio 2005.
курсовая работа, добавлен 03.09.2012Интерпретация выходных сигналов искусственных нейронных сетей при применении нелинейной нормализации, вычисляемой с помощью часто применяемых на практике эвристик. Исследование принципов организации и функционирования биологических нейронных сетей.
статья, добавлен 31.08.2018Алгоритм 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 25.03.2013Методика разработки состязательных атак, которые основаны на словах и показывают возможность и силу изменения предсказываемого класса нейросети. Анализ особенностей применения регрессионных значений Шепли для интерпретации глубоких нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 28.11.2019Основные положения теории цифровой обработки сигналов и линейных дискретных систем. Физическая реализуемость конструкции с постоянными параметрами. Импульсная и частотная характеристики устройства первого порядка. Геометрические преобразования Фуpье.
лабораторная работа, добавлен 25.04.2014Преобразование дифференциального уравнения второго порядка к системе двух уравнений первого порядка. Написание функции для вычисления правой части системы и функции, определяющей граничные условия. Формирование начального приближения и вызов солвера.
контрольная работа, добавлен 23.01.2015Анализ функции одной переменной. Дифференциальное уравнение первого порядка как уравнение, которое не содержит производных выше первого порядка от неизвестной функции. Способы построения декартова графика. Основные особенности программы Mathcad.
контрольная работа, добавлен 19.10.2012Способ представления термов в логике предикатов первого порядка. Принципы алгоритма унификации, использующего данное представление. Разработка более производительного алгоритма унификации, чем алгоритм, предложенный Дж.Р. Вагин. Обзор его работы.
статья, добавлен 19.01.2018Общая структура топологии применения генетических алгоритмов для обучения нейронных сетей. Методы и алгоритмы предварительной подготовки данных, расчета структуры нейросети и модифицированных методов обучения, проверки работы на валидационной выборке.
статья, добавлен 12.05.2017На примере дифференциальных уравнений первого и второго порядка изучение этапов подготовки и моделирования объектов регулирования и составление блок-схемы и модели в среде Simulink как объект первого порядка путем нахождения коэффициентов усиления.
контрольная работа, добавлен 10.12.2009Нейросети могут использоваться и показали достаточную эффективность и быстродействие для решения задач выявления мелиоративного состояния агрополей и определения состояния и развития растений. Продемонстрировали преимущества по критерию быстродействия.
статья, добавлен 26.04.2023Определение понятия и характеристика архитектуры нейросети. Теория искусственного интеллекта Мак-Каллока и Питса. Изучение основ нейроматематики. Перцептрон и сеть Хопфилда. Самоорганизующаяся карта Коохонена. Пример кластеризации в выходном слое.
презентация, добавлен 14.12.2017Подготовка данных, входы и выходы нейросети, изменения котировок. Выбор программного обеспечения: Matlab, Statistica, BrainMaker, NeuroShell Day Trader. Подготовка данных средствами MetaTrader. Знакомство с Matlab и обучения нейросетей в пакете AnfisEdit.
реферат, добавлен 02.12.2011Описание основ построения нейронных сетей, включая сверточные нейросети. Рассматривается способ реализации механизма распознавания английских рукописных символов и цифр на основе полносвязной и свёрточной нейросетей с использованием фреймворка PyTorch.
статья, добавлен 06.09.2021Рассмотрение положений теории нейронных сетей, анализ разнообразия их архитектур. Методы и алгоритмы предварительной обработки данных. Моделирование структуры нейросети. Разработка алгоритмов обучения нейронной сети для уменьшения ошибки тестирования.
дипломная работа, добавлен 30.08.2016Процесс обучения нейросети-классификатора, сравнения эффективности теоретических методов оптимизации со стохастическими. Подтверждение преимуществ и потенциальных возможностей. Основные свойства задач (баз данных) и размеры нейронных сетей для них.
статья, добавлен 08.02.2013