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
Описание вычислительной процедуры. Симплексный метод решения задач. Алгоритм сиплекс-метода. Решение задач с помощью симлекс-метода. Этапы двухэтапного симплекс-метода. Анализ модели на чувствительность. Определение оптимального целочисленного решения.
курсовая работа, добавлен 30.10.2009Теоритические аспекты и модели машинного обучения. Получение и интерпретация визуальной информации. Цели и задачи идентификации объектов по фотографиям. Использование искусственной нейронной сети Keras для распознавания ос и пчел от других насекомых.
курсовая работа, добавлен 06.03.2022Идентификация линейных и нелинейных стационарных процессов при помощи метода стохастической аппроксимации (метода последовательного градиентного поиска). Построение блок-схемы процесса способами стохастической аппроксимации и динамической регрессии.
контрольная работа, добавлен 03.12.2012Решение 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 29.09.2012- 30. Генератор псевдослучайных последовательностей на основе модифицированной рекуррентной нейронной сети
Архитектура и функционирование модифицированной рекуррентной нейронной сети. Метод генерации псевдослучайных последовательностей. Методика обучения модифицированной рекуррентной нейронной сети на основе алгоритма обратного распространения ошибок.
статья, добавлен 19.06.2018 Анализ процесса выбора оптимальной архитектуры нейронной сети, которая способна наиболее эффективно определять тональность сообщений на интернет-форумах. Рассмотрение применения искусственных нейронных сетей для решения социально значимых проблем.
статья, добавлен 14.04.2022Разделимость описаний объектов из разных классов - метод успешного решения задачи классификации. Применение эволюционного подхода для преобразования входного пространства признаков с целью повышения вероятности обучения искусственной нейронной сети.
статья, добавлен 19.01.2018Использование метода половинного деления или дихотомии при нахождении корня уравнения. Рассмотрение метода приближенного решения уравнения. Построение алгоритма и блок-схемы нахождения корня уравнения с использованием метода половинного деления.
контрольная работа, добавлен 19.12.2017Задачи для определения оптимальной модели нейронной сети. Характеристика общей модели нейронной сети. Сравнение различных алгоритмов поиска оптимального пути. Эффективность пчелиного алгоритма в решении задачи исследования и патрулирования местности.
статья, добавлен 08.03.2019Метод секущих как итерационный численный метод приближенного нахождения корня уравнения. Характеристика его сущности, описание правила останова по соседним приближениям. Изучение критерия Ньютона локализации корня уравнения по сходимости приближений.
реферат, добавлен 08.02.2015- 36. Метод Эйлера
Общая характеристика метода Эйлера, применяемого для решения линейных систем алгебраических уравнений. Анализ влияния шага на ошибки интегрирования и число итераций. Составление программы на языке MatLAB и ее тестирование при различных исходных данных.
курсовая работа, добавлен 12.04.2014 Разработка методики оценки действий оператора эргатической системы "Летчик–Самолет" на этапе посадки. Описание методов машинного обучения с учителем: метода опорных векторов и градиентного бустинга деревьев. Тестирование алгоритмов машинного обучения.
статья, добавлен 28.11.2016Метод ветвей и границ как алгоритмический метод нахождения оптимальных решений различных задач дискретной и комбинаторной оптимизации. Применение алгоритма перебора с отсевом подмножеств множества допустимых решений, не содержащих оптимальных решений.
реферат, добавлен 30.05.2013Рассмотрение нейросетевых модификаций решения задач анализа изображений. Ознакомление со способами обучения нейронной сети для определения параметров прямой. Формирование виртуальной модели стенда. Характеристика процесса модификации детектора прямой.
статья, добавлен 19.01.2018Разработка 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 21.02.2016Современные методы оценки, применяемые в автоматизированных обучающих системах. Архитектура нечеткой нейронной сети Кохонена, алгоритм обучения. Принцип оценки обучаемого инженера на базе нечеткой нейронной сети Кохонена. Реализация разработанного метода.
статья, добавлен 19.01.2018Конструирование 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 19.02.2013Формы записи задач линейного программирования. Геометрическая интерпретация и графический метод решения задач линейного программирования с одним и многими переменными. Решение данных задач симплексным методом. Правила построения двойственной задачи.
лекция, добавлен 12.10.2016Формулировка 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 30.10.2010Оптимальное решение методом штрафных функций нелинейной задачи условной оптимизации. Алгоритм метода штрафных функций. Листинг программы. Зависимость шага в методе Флетчера и Ривса от исходного интервала неопределенности в методе золотого сечения.
лабораторная работа, добавлен 23.07.2012Геометрическая интерпретация задач линейного программирования. Графический метод решения задач двумерного и трехмерного пространства, особенности использования симплекс-метода. Построение многогранника решений в результате пересечения полупространств.
реферат, добавлен 17.05.2010История создания искусственной нейронной сети. Перцептрон как одна из первых моделей нейросети. Архитектура когнитрона, его иерархическая многослойная организация. Классификация нейронных сетей по характеру обучения, основные сферы их применения.
курсовая работа, добавлен 16.12.2016- 48. Нейронные сети
История появления и развития нейронных сетей. Проведение их аналогии с мозгом человека. Сущность искусственной нейронной сети, ее программное или аппаратное воплощение. Особенности обучения нейронных сетей, их применение в современных развитых странах.
реферат, добавлен 05.04.2017 Задачи линейного программирования. Понятие допустимого, оптимального, опорного решений и области допустимых решений. Геометрическая интерпретация линейного неравенства. Монотонность и конечность алгоритма симплекс метода. Метод искусственного базиса.
курс лекций, добавлен 10.06.2013Программный 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 07.08.2013