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
Обзор нейросетевого метода обработки данных, который автоматизирует процесс представления знаний и способствует сокращению времени разработки. Выбор архитектуры, процесс обучения нейронной сети. Элементы теории нечетких множеств. Система нечеткого вывода.
статья, добавлен 27.04.2017Анализ существующих методов решения задачи распознавания человеческих лиц. Обнаружение местоположения лица на изображении методом цветового сегментирования. Моделирование процесса обучения искусственной нейронной сети на языке программирования C++.
дипломная работа, добавлен 24.05.2018Процесс и этапы проектирования. Автоматизация процесса на основе методов оптимизации. Общая характеристика методов многомерной оптимизации. Функции разрабатываемого программного обеспечения, предъявляемые к нему требования. Проведение защитного зануления.
дипломная работа, добавлен 10.04.2016Рассмотрение 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 30.08.2016Распознавание символов по скелетному изображению, использование нейронной сети. Вычисление набора признаков скелета символа, его идентификации по результатам обучения нейронной сети. Устойчивость алгоритма к искажениям символов и параметрам шрифта.
статья, добавлен 25.09.2012Процесс 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 08.02.2013Транспортная задача линейного программирования, ее математическая модель и свойства. Составление матрицы перевозок. Варианты нахождения решения транспортной задачи: метод северо-западного угла, метод минимального элемента, метод потенциалов.
реферат, добавлен 16.02.2014Оценка механизма формирования спроса, предложения, биржевой цены на фондовом рынке. Выбор структуры модели искусственной нейронной сети прямого распространения для эффективного решения класса задач анализа, прогнозирования финансовых временных рядов.
курсовая работа, добавлен 13.03.2018Рассмотрение задачи фильтрации спама и наиболее распространенных подходов к ее решению в сравнении с методами искусственного интеллекта. Развитие средств защиты от спама. Решение задачи защиты от спама на основе списка адресов, сигнатур, теоремы Байеса.
статья, добавлен 19.05.2018Метод представления знаний при проектировании модели. Требования к качеству восприятия информации, отображаемой на дисплеях. Схема простой многослойной искусственной нейронной сети. Неформальное определение когнитивной карты. Искажения изображения.
дипломная работа, добавлен 13.02.2016Телекоммуникационная сеть, представленная в виде совокупности систем массового обслуживания. Метод анализа получения математической модели оптимального распределения трафика телекоммуникационной сети по критерию минимума числа пакетов во всей сети.
статья, добавлен 07.03.2019Искусственная нейронная сеть как метод анализа и распознавания образов. Обработка изображения и создание множества обучающих примеров с ошибками. Обучение нейронных сетей с использованием математического пакета Octave. Отбор и тест оптимальной сети.
лабораторная работа, добавлен 14.12.2019Анализ хаотических процессов при небольшом объеме входных данных. Модели искусственного нейрона с нелинейными синаптическими входами. Настройка свободных параметров сети в градиентном алгоритме обучения нейронной сети с нелинейными синаптическими входами.
автореферат, добавлен 29.03.2018Алгоритм 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 25.03.2013Описание метода одномерной оптимизации. Алгоритм поиска минимума. Блок-схема перечня вычисления экстремума. Подпрограммы для задания функции и листинг. Результаты выполнения программы. Достоинства и недостатки метода дихотомии для унимодальных функций.
курсовая работа, добавлен 06.02.2015Топологии нейронной сети: биологический нейрон, функции активации, закономерности обучения. Существующие архитектуры и их сравнительная характеристика. Многослойный перцептрон нейронной сети, особенности ее использования для динамических систем.
отчет по практике, добавлен 18.02.2019Метод половинного деления и простой итерации. Определение скорости сходимости. Основная формула метода касательных. Метод простой итерации с итерационной функцией. Двухшаговый итерационный метод, полученный из метода Ньютона. Решение уравнения в Mathcad.
курсовая работа, добавлен 25.12.2012Динамическое программирование как самостоятельная дисциплина. Экономическая и геометрическая интерпретация целочисленных задач линейного программирования. Использование метода Гомори. Решение задач с линейной системой ограничений и целевой функцией.
курсовая работа, добавлен 21.02.2011Решение 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.
реферат, добавлен 17.07.2013Исследование и сопоставление различных модификаций метода наискорейшего спуска. Освоение пакета программ MathCad 7.0. Знакомство с символьными преобразованиями и построение различных видов трехмерных графиков. Формула, определяющая функцию Розенброка.
лабораторная работа, добавлен 27.04.2015Проблема 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 27.08.2016Теория метода оптимизации: постановка задачи, разработка алгоритма численной реализации. Описание структуры программы и её компонентов. Результаты отладки на контрольных примерах. Исследование эффективности работы метода оптимизации на тестовых задачах.
курсовая работа, добавлен 10.01.2015- 73. Метод буферизации запросов на передачу потоков реального времени по каналу телекоммуникационной сети
Разработка метода буферизации. Прогнозирование параметров сетевого трафика. Выбор рационального значения емкости памяти для буферизации запросов на передачу потоков реального времени по каналу телекоммуникационной сети. Построение нечеткой нейронной сети.
статья, добавлен 14.07.2016 Описание применения генетического алгоритма для решения комбинаторных задач или оптимизации различного рода функций. Моделирование эволюции естественного процесса и его применение для решения задач оптимизации как первостепенная задача направления.
статья, добавлен 15.08.2020Общая характеристика статьи, описывающей алгоритм рекомендации перемещения метода с помощью машинного обучения. Рассмотрение основных особенностей применения методов машинного обучения для автоматической рекомендации рефакторинга "перемещение метода".
дипломная работа, добавлен 01.12.2019