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
- 76. Программирование численных методов: нахождение минимума функции методом деформируемого многогранника
Модели и методы решения задач минимизации. Алгоритм метода деформируемого многогранника. Классификация задач и методов. Задача поиска условного экстремума. Правило построения последовательности. Методы нулевого порядка. Метод деформируемого многогранника.
курсовая работа, добавлен 14.04.2014 Линейные математические модели, формы и графическое решение задач линейного программирования. Сущность симплекс-метода решения задач и метода искусственного базиса, теория двойственности и оптимизации. Нелинейное программирование и условный экстремум.
курс лекций, добавлен 26.04.2014Процесс формирования параметров изменяемого пользовательского интерфейса. Возможность применения методов нейронных сетей для обработки характеристик и классификации категорий пользовательских интерфейсов; структура искусственной нейронной сети.
статья, добавлен 08.03.2019Изучены вопросы формирования массива данных для построения искусственной нейронной сети, предназначенной для поиска взаимосвязей между социальными и экономическими параметрами развития регионов России. Исследования в области региональной компаративистики.
статья, добавлен 01.09.2021Структура искусственной нейронной сети и принципы ее работы. Нейросетевая классификация. Создание программы, которая используя технологии нейронных сетей, сможет распознавать рукописные буквы. Центрирование изображения. Пример работы с приложениями.
статья, добавлен 30.05.2013Разработка программного модуля диагностики поведения роторной системы на основе нелинейных авторегрессионных моделей нейронных сетей и алгоритма обучения Левенберга-Марквардта. Применение искусственной нейронной сети в анализе динамических процессов.
статья, добавлен 01.02.2019Метод синтеза полиномиальных нейронных сетей для решения задач прогнозирования нестационарных временных рядов. Характеристика метода с точки зрения численной реализации, усложнения архитектуры нейронной сети и пересчета настроенных синаптических весов.
автореферат, добавлен 30.01.2016Определение графа как конечного множества вершин и набора неупорядоченных и упорядоченных пар вершин. Выбор соответствующей структуры данных для представления графа при разработке алгоритмов. Метод локальной оптимизации, алгоритмы Эйлера и Кристофидеса.
курсовая работа, добавлен 11.03.2010Аналитический 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 14.12.2019Понятия, определения нейронных сетей и классификации изображений. Методы оптимизации работы нейронной сети. Описание интерфейса программной реализации решения задачи классификации изображений. Решение задачи распознания изображений реальных объектов базы.
дипломная работа, добавлен 06.06.2015Методика 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 27.05.2018Математическая модель задачи. Нахождение экстремального значения функции. Построение и решение задачи двойственной к исходной. Нелинейное программирование. Построение ОДЗП, выбор начальной точки поиска. Методы наискорейшего спуска и Ньютона-Рафсона.
контрольная работа, добавлен 23.08.2013Общая задача нелинейного программирования. Обобщенное правило множителей Лагранжа в регулярном случае. Признаки условного минимума. Метод барьерных поверхностей. Алгоритм метода штрафных функций. Последовательность задач безусловной оптимизации.
курсовая работа, добавлен 29.04.2011- 89. Обращение операторов в нелинейной теории оболочек с помощью нейронной сети и генетического алгоритма
Применение нейронной сети для идентификации функции нагрузки тонкостенной оболочки по результатам наблюдений. Обоснование возможности аппроксимации зависимости между результатами наблюдений и неизвестными функциями обратных задач с помощью нейронной сети.
статья, добавлен 27.09.2016 Теоретические основы метода потенциалов. План перевозок как решение задачи, а сами предварительные потенциалы как потенциалы задачи (или оценки ее условий). Метод потенциалов и метод последовательного улучшения плана. Алгоритм метода потенциалов.
курсовая работа, добавлен 03.02.2010Фишинг как одна из главных причин взлома учетной записи в социальной сети. Развитие технологий машинного обучения - причина их активного применения в различных областях. Разработка алгоритма для получения набора данных для обучения нейронной сети.
статья, добавлен 09.05.2022Метод Монте-Карло как метод моделирования случайных величин с целью вычисления характеристик их распределений. Главный недостаток метода Монте-Карло. Примеры решения задач с помощью метода монте-Карло. Задача СМО с помощью аналитического моделирования.
контрольная работа, добавлен 18.11.2013Возникновение и развитие сетевых технологий - один из факторов, который изменил природу образовательного процесса. Решение алгоритмических задач различной сложности - основной метод оценки уровня развитости познавательной самостоятельности студентов.
статья, добавлен 17.02.2021Формула трапеций и формула средних прямоугольников. Применение численного интегрирования. Теория приближенного решения математических задач. Вычисление значения определенного интеграла по формуле Ньютона-Лейбница. Формула трапеций с постоянным шагом.
курсовая работа, добавлен 15.06.2013Изучение метода генерирования нечеткого классификатора на ряде практических задач классификации. Гибридизация Питтсбургского метода на основе применения Мичиганского метода как оператора мутации. Коэволюционный метод обучения алгоритмических композиций.
статья, добавлен 19.01.2018Основные понятия и определения нелинейного программирования, его функциональные особенности. Методы последовательной безусловной оптимизации и штрафных функций, их отличительные свойства. Решение задач методом штрафов, главные этапы данного процесса.
курсовая работа, добавлен 01.10.2012Исследование модели доменной нейронной сети. Анализ ее распознающих свойств, оценка помехоустойчивости, емкости памяти и скорости работы. Сравнительный анализ оптимизационных свойств предложенной модели. Критерий останова процесса случайного поиска.
автореферат, добавлен 27.09.2018Решение прямой и обратной задач с помощью многослойной нейронной сети прямой передачи сигнала. Операторы отбора особей в новую популяцию. Нахождение глобального минимума функции одной переменной и двух аргументов с помощью генетических алгоритмов.
курсовая работа, добавлен 21.02.2019Механизмы нелинейного программирования, численные методы решения задач без ограничений (координатный, наискорейший спуск, метод оврагов, сопряженного направления, случайного поиска). Выбор инструментальных средств программирования компьютерных технологий.
курсовая работа, добавлен 16.06.2016Методика нахождения наилучшего компоновочного состава технических средств автоматической системы управления технологическими процессами. Метод иерархий, модифицированный с использованием математического аппарата нечетких множеств и нейронных сетей.
статья, добавлен 27.11.2018