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
Основные понятия теории оптимизации. Применение оптимального программирования. Общий вид задачи линейного программирования. Геометрия задачи линейного программирования. Пошаговый процесс нахождения оптимального решения. Аналитическая методика Купманса.
шпаргалка, добавлен 06.05.2009Постановка задачи оптимизации. Обоснование и описание вычислительной процедуры: идея симлекс-метода. Решение задачи оптимизации на основе симплекс-таблиц, построение искусственного базиса. Анализ модели на чувствительность: статус и ценность ресурсов.
курсовая работа, добавлен 16.11.2010- 103. Введение в нейросети
Основные 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 18.06.2024 Задача прогнозирования временных рядов как одна из классических задач, эффективно решаемых с помощью нейронных сетей. Особенности работы с пакетом Neural Network Wizard (создание модели нейронной сети). Правила распознавания цифр на базе нейронной сети.
лабораторная работа, добавлен 20.02.2012Геометрическая интерпретация линейного программирования при заданных показателях целевой функции и ограничениях в виде равенств и неравенств аналитическим и геометрическим способами. Оптимальный расчет максимизации критериев, особенности симплекс-метода.
лабораторная работа, добавлен 15.05.2014- 106. Методы оптимизации
Характеристика метода Пауэлла и обоснование применения сопряженных направлений в алгоритмах оптимизации. Пример поиска минимума функции. Описание программной части и выбор среды программирования. Определение стратегии поиска и описание программы.
курсовая работа, добавлен 05.12.2013 Архитектура искусственных нейронных сетей, особенности их обучения с учителем и без него. Правило коррекции по ошибке. Обучение методом соревнования. Основные принципы генетического алгоритма. Анализ применения нейронных сетей для синтеза регуляторов.
дипломная работа, добавлен 23.02.2015Разработка программы распознавания действий человека. Работа с видеопотоком и классификатором. Выделение особенностей и структуры сверточной нейронной сети. Функции активации искусственного нейрона. Выделение контура из изображения и определение движения.
дипломная работа, добавлен 05.11.2015Разработка метода оптимизации передачи трафика по сети с использованием заблокированных каналов связи. Обзор существующих решений в области построения логических сетевых топологий. Изучение результатов при использовании различных методов оптимизации.
статья, добавлен 29.04.2018- 110. Разработка веб-приложения для масштабирования растровых изображений с использованием нейронных сетей
Процесс масштабирования (увеличения) изображения с минимальной потерей в качестве. Анализ способа соединения классического метода масштабирования и метода машинного обучения. Алгоритм работы нейронной сети, разработанной для масштабирования изображений.
дипломная работа, добавлен 01.08.2017 Симплексный метод как универсальный способ решения задач линейного программирования. Система ограничений. Этапы нахождения допустимого базисного решения системы ограничений. Порядок работы с симплексной таблицей и алгоритм перехода к следующей.
реферат, добавлен 22.12.2010Суть метода Гаусса, его достоинства и недостатки. Алгоритм исключения неизвестных переменных. Запись программы в среде Pascal ABC для реализации данной модели. Нахождение матрицы, обратной к данной. Численное решение СЛАУ в вычислительной технике.
контрольная работа, добавлен 26.09.2017Сущность 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 07.08.2013- 114. Топология сетей
Основные виды топологии, их достоинства и недостатки. Геометрическая форма и физическое расположение компьютеров по отношению к друг другу. Построение сети по шинной схеме. Древовидная структура. Объединение сети при помощи магистральной линейной шины.
презентация, добавлен 13.02.2015 - 115. Нейронные сети
История развития нейронных сетей. Строение биологической нейронной сети. Искусственный нейрон. Общие положения и виды обучения нейронных сетей. Архитектура. Сети прямого распространения сигнала. Рекуррентные сети. Области практического применения.
контрольная работа, добавлен 18.02.2018 Изучение основных методов структурного программирования: методы интеграции, релаксации, секущих и хорд. Раскрытие содержания метода половинного деления как метода вычисления корня уравнения. Решение задач методом половинного деления с использованием ЭВМ.
контрольная работа, добавлен 28.09.2012Поиск корня нелинейного уравнения и корней многочлена, решение численными методами с заданной погрешностью. Функция root в составе функции пользователя. Подготовка блока решения системы нелинейных уравнений. Ввод ограничений, решение задач оптимизации.
реферат, добавлен 31.05.2010Решение системы линейных алгебраических уравнений методом Гаусса. Анализ способа нахождения корней функции, не прибегая к вычислению производной. Построение последовательных приближений. Итерационный численный метод нахождения нуля заданной функции.
лабораторная работа, добавлен 17.12.2016- 119. Моделирование
Итерационные методы решения линейных уравнений на параллельных и векторных системах. Метод Якоби, решение уравнения Пуассона на векторном процессоре. Итерация плоской сетки. Векторизация метода Якоби с использованием матричного умножения, пример.
лекция, добавлен 22.10.2014 Анализ предметной области. Технологии классификации текстовых данных. Диаграмма прецедентов системы определения категорий тендеров. Проектирование архитектуры системы определения категорий тендеров. Формирование обучающих выборок для нейронной сети.
дипломная работа, добавлен 28.11.2019Анализ структурно-функционального метода диагностирования сегментов компьютерной сети. Построение структурно-функциональной модели фрагмента компьютерной сети и составление таблицы неисправностей. Описание способа нахождения подозреваемых неисправностей.
статья, добавлен 29.04.2017Распознавание образов при помощи нейросетевых технологий. Алгоритм обучения сети Хопфилда. Вычисление квадратной матрицы размера для ключевых образов по правилу Хебба. Отсутствие проблем с обучением при наличии априорной информации о классах объектов.
статья, добавлен 08.06.2018- 123. Методы оптимизации
Симплексный метод в линейном программировании. Графический метод решения задач. Критерий оптимальности базисного плана. Двойственность в линейном программировании. Сетевые и матричные транспортные задачи в ЛП, их математические модели и основные понятия.
курс лекций, добавлен 14.06.2015 - 124. Нейронные сети
Сеть встречного распространения. Первый слой Кохонена. Выход слоя Гроссберга. Обучение сети встречного распространения. Осуществление интерполяции кодов. Послойность сети и матричное умножение. Градиент квадратичной формы, начальная точка и длина шага.
презентация, добавлен 16.10.2013 Постановка задачи линейного программирования. Модифицированный симплекс-метод решения задачи нахождения кратчайшего маршрута. Практическое применение модифицированного симплекс-метода. Реализация программного продукта и описание среды разработки.
курсовая работа, добавлен 24.04.2014