Алгоритм обратного распространения ошибки
Решение 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.
Подобные документы
Минимизация функции нескольких переменных. Метод градиентного спуска и его модификации. Метод покоординатного спуска. Идея и алгоритм метода Давидона-Флетчера-Пауэлла. Блок-схема основной программы и ее процедур. Пример решения задач исследуемым методом.
курсовая работа, добавлен 16.05.2010Многослойные нейронные сети и алгоритмы их обучения. Персептрон, системы типа Адалайн, алгоритм обратного распространения ошибки. Нечеткие множества и нечеткий вывод. Генетические алгоритмы и традиционные методы оптимизации. Модули нейронного управления.
книга, добавлен 18.01.2011Математическая 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 23.08.2013Анализ принципов обучения нейронных сетей, их классификация. Описание алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей: правило Хебба и Кохонена, дельта-правило, обратного распространения ошибки, стохастические алгоритмы, машины Больцмана и Коши.
лекция, добавлен 21.09.2017Критерий аппроксимации. Система нормальных уравнений, расчет их параметров методом Зейделя. Расчет максимального по модулю отклонения аппроксимирующей функции. Схемы алгоритмов и их описание. Программа и результаты расчётов параметров на компьютере.
курсовая работа, добавлен 11.09.2017Нахождение алгебраических и трансцендентных уравнений с помощью программы. Суть решения систем линейных и дифференциальных равенств. Анализ определения коэффициентов аппроксимирующей зависимости наименьших квадратов. Решение систем задач методом Крамера.
курсовая работа, добавлен 27.11.2016Свойства биологического нейрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Обучение с учителем. Виды нейронных сетей и их свойства и преимущество. Разработка системы тестирования. Выбор программных средств для разработки. Структура базы данных и системы.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Практическое освоение типовых вычислительных методов прикладной математики. Определение аппроксимирующей функции. Разработка алгоритмов и программ на языке высокого уровня. Основные принципы модульного программирования и техника использования подпрограмм.
курсовая работа, добавлен 11.11.2013Характеристика особенностей метода автоматизированного системно-когнитивного анализа. Ознакомление с основными функциями программного инструментария – интеллектуальной системы "Эйдос". Определение сущности взвешенного метода наименьших квадратов.
статья, добавлен 20.05.2017Сравнительный анализ алгоритмов обучения нейро-нечеткой системы с функциями принадлежности с применением метода обратного распространения ошибки и гибридного метода. Решение задачи управления биотехнологическими процессами микробиологических производств.
статья, добавлен 26.05.2017Комплексное исследование алгоритма нахождения экстремума функции методом золотого сечения. Изучение принципа деления в пропорциях и решение задачи оптимизации. Разработка программы на языке С++, реализующей метод золотого сечения, нахождение экстремума.
курсовая работа, добавлен 24.05.2013Понятие и основные компоненты нейронных сетей, классификация образов. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибок. Сети с радиальными базисными функциями. Кластеризация образов, самоорганизующаяся карта признаков. Дискретная сеть Хопфилда.
книга, добавлен 18.01.2011Развитие и закрепление навыков работы с табличным процессором Microsoft Excel, применение их для решения математических задач с помощью современной электронной вычислительной техники. Разработка алгоритма аппроксимации функции в графической форме.
курсовая работа, добавлен 14.12.2014Представление исходных данных (табличное). Описание метода выбора аппроксимирующей функции, метода вычисления коэффициентов нормальных уравнений, метода Зейделя. Ручной счёт и схемы алгоритмов. Программа и результаты расчётов параметров на компьютере.
курсовая работа, добавлен 07.05.2018Роль алгоритмов в жизни современного человека. Описание содержания метода наименьших квадратов. Оценка временной сложности некоторых алгоритмов сортировки с помощью метода наименьших квадратов. Анализ временной сложности пузырьковой сортировки.
статья, добавлен 14.12.2020Получение линейной, квадратичной, аппроксимирующей функций для заданной функции y(x) методом наименьших квадратов для степенного базиса. Решение уравнения F2(x). Вычисление интеграла методами Симпсона, трапеций и средних прямоугольников. Примеры программ.
курсовая работа, добавлен 17.03.2014- 42. 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 Описание задачи и практические приложения задачи распознавания образов. Проблема разделения классов (проблема "исключающего ИЛИ"). Определение отношения XOR как известный пример нелинейной проблемы. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибки.
лекция, добавлен 09.10.2013Проблема преобразования данных без использования конкретной формулы. Нейронные сети - системы искусственного интеллекта. Способность системы самостоятельно обучаться и действовать на основании предыдущего опыта, с каждым разом делая всё меньше ошибок.
статья, добавлен 15.02.2019Нахождение минимального значения целевой функции при заданной системе ограничений. Область допустимых решений. Расчет задачи с помощью Поиска решения в Excel. Установка и активация надстроек. Построение таблицы в Excel, заполнение ячеек, ограничения.
контрольная работа, добавлен 17.11.2013Разработка прогнозирующих систем: понятие прогноза и цели его использования, методы прогнозирования, модели временных последовательностей. Модели нейронных сетей: Маккалоха, Розенблата, Хопфилда. Нейронные сети и алгоритм обратного распространения.
курсовая работа, добавлен 30.11.2009Анализ методов анализа распространения ошибок при декодировании сверточных кодов. Разработка алгоритмов оценки глубины такого распространения при кодировании с использованием РС. Изучение декодирующей логической схемы рабочего состояния компьютера.
статья, добавлен 02.09.2013- 48. Применение многослойных радиально-базисных нейронных сетей для верификации реляционных баз данных
Разработка способов обеспечения достоверности информации баз данных. Описание метода определения достоверности вводимого кортежа. Параметры и характеристика нейронной сети Кохонена. Обучение радиально-базисной сети путём обратного распространения ошибки.
статья, добавлен 29.05.2017 Рассматриваются алгоритмы обучения нейронной сети: градиентный спуск с постоянным шагом и метод сопряженных градиентов (алгоритм Флетчера-Ривса). Расчет значения минимизируемой целевой функции ошибки полученной на тестовой выборке после обучения.
статья, добавлен 29.04.2018- 50. 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