Редукция размеров нейросети не приводит к повышению обобщающих способностей
Традиционные алгоритмы обучения как основные причины возникновения переобучения нейросети, обучение по суммарному градиенту и особенно надстройка над последним метода наподобие сопряженных градиентов. Методы борьбы с данным эффектом и их успешность.
Подобные документы
Сущность и основные задачи обучения по аналогии. Отличительные черты статических и динамических экспертных систем. Обучение без выводов. Методы получения информации извне. Способы приобретения знаний. Параметрическое обучение. Метод обучения по индукции.
презентация, добавлен 16.10.2013Изучение подходов к нормализации обучающего множества нейронной сети. Анализ существующих методов обучения нейронной сети Кохонена, их основные в преимущества и недостатки. Разработка нового конструктивного метода обучения на основе нейтронной сети.
статья, добавлен 26.04.2019Современные математические модели и методы дискретной оптимизации. Решение прикладных задач при помощи методов: покоординатного, градиентного и наискорейшего спуска, сопряженных градиентов. Анализ средств программирования, описание программного продукта.
курсовая работа, добавлен 02.04.2014- 29. Нейропроцессоры
Особенности нейросети как вычислительной среды. Возможность работы в мультимикропроцессорных конфигурациях. Применение нейросигнальных процессоров для построения нейросред. Возможности применения аналоговых и гибридных решений для построения нейросред.
реферат, добавлен 21.01.2015 Метод Гаусса: последовательный, параллельный алгоритм. Прямой, обратный ход. Главная функция программы main. Метод сопряженных градиентов, итерации при решении системы линейных уравнений второго порядка. Коммуникационная сложность параллельных вычислений.
учебное пособие, добавлен 17.09.2013- 31. Нейронные сети
Фрагмент нейросети (входной и выходной слои). Простейшая линейная функция от двух входов. Трактовка работы сети для имитации прохождения по ней возбуждения, управления. Теорема о сходимости перцептрона. Метод обратного программного распространения ошибки.
презентация, добавлен 16.11.2014 Основные понятия и существующие алгоритмы машинного обучения, особенности их применения в информационных системах. Подходы к обработке естественного языка. Вызовы и ограничения применения машинного обучения в информационных системах, его перспективы.
курсовая работа, добавлен 20.05.2023Определение и понятие спама, его определяющие признаки, основные цели и последствия. История его возникновения и развития. Классификация спама, характеристика методов борьбы с ним. Способы защиты и оценка эффективности различных видов борьбы с ним.
курсовая работа, добавлен 16.12.2011Задача целенаправленной предобработки обучающей выборки для ускорения обучения нейросети. Значение константы Липшица выборки, как индикатор сложности выборки. Показатели зависимости свойств обученных нейронных сетей от величины константы Липшица выборки.
статья, добавлен 08.02.2013Нейросети могут использоваться и показали достаточную эффективность и быстродействие для решения задач выявления мелиоративного состояния агрополей и определения состояния и развития растений. Продемонстрировали преимущества по критерию быстродействия.
статья, добавлен 26.04.2023Особенности использования скоростного метода обучения многослойного персептрона, который отличается высокой скоростью обучения. Анализ результатов сравнения скоростного метода обучения со стандартными методами. Метод обратного распространения ошибки.
статья, добавлен 27.04.2017Понятие и области машинного обучения. Эволюционные модели и алгоритмы. Типология задач обучения по прецедентам. Байесовы (вероятностные) сети. Методы эвристической самоорганизации. Программно-прагматический и агентно-ориентированный подходы к обучению.
реферат, добавлен 07.04.2016Свойства и структура нейронных сетей, их применение в сфере компьютерных технологий. Поиск путей увеличения скорости протекания процесса обучения. Анализ зависимость ошибки обучения от сложности структуры персептрона и количества нейронов в скрытом слое.
статья, добавлен 03.02.2021Анализ предметной области подбора персонала разрабатываемой системы, процесс формализации требований и автоматизируемые бизнес-процессы. Проектирование поведения системы, модели данных, проектирование нейросети для определения подходящих кандидатов.
дипломная работа, добавлен 01.12.2019- 40. Модуль "Распознавание образов интеллектуальными системами" в общеобразовательном курсе информатики
Сверточные нейросети как один из наиболее эффективных инструментов работы с изображениями. Распознавание образов как важнейшая задача в работе искусственного интеллекта. Идентификация — процесс определения того, к какому классу принадлежит объект.
статья, добавлен 18.04.2022 Общая 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 01.12.2019Методика разработки состязательных атак, которые основаны на словах и показывают возможность и силу изменения предсказываемого класса нейросети. Анализ особенностей применения регрессионных значений Шепли для интерпретации глубоких нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 28.11.2019Описание алгоритма метода зонного сжатия информации. Кодовые слова во вторичном алфавите и пересчет на другие системы счисления. Реализация метода на языке программирования С++. Асимметричные алгоритмы, у которых ключ шифрования не с дешифровкой.
контрольная работа, добавлен 01.02.2014Описание методики развития творческих способностей учащихся с использованием методов внеклассной работы по информатике. Традиционные формы организации обучения. Научно-техническая революция как основа процесса информатизации всех сфер жизни общества.
практическая работа, добавлен 04.05.2015Язык С# как средство обучения программированию. Методы, алгоритмы разработки программ обработки двумерных массивов, файлов, строк. Литература по информатике и программированию, документация по языку С# инструментальной среды MS Visual Studio 2010.
курсовая работа, добавлен 01.12.2023Описание основ построения нейронных сетей, включая сверточные нейросети. Рассматривается способ реализации механизма распознавания английских рукописных символов и цифр на основе полносвязной и свёрточной нейросетей с использованием фреймворка PyTorch.
статья, добавлен 06.09.2021Анализ и характеристика возможностей современных нейросетей, создание игровых приложений. Рассмотрение таких этапов как создание идеи, сюжета, концепт-дизайн, разработка и продвижение итогового продукта. Использование нейросети сбербанка "Gigachat".
статья, добавлен 30.10.2024Определение алгоритмов (оптимизационных методов) обучения искусственных нейронных сетей. Характеристика их видов: метод случайного поиска и стохастического градиентного спуска. Оценка программной реализации адаптивного метода обучения нейронной сети.
статья, добавлен 29.05.2017Основные причины проникновения вируса на компьютер. Характеристика технических методов входящих в состав антивирусных программ. Главные средства борьбы со спамом. Правила обработки информации и работы в Интернете. Настройки автоматического обновления.
лабораторная работа, добавлен 13.09.2013Рекурсивные функции и реализация алгоритмов, методы решения данных соотношений. Анализ трудоемкости механизма вызова процедуры и вычисления факториала, логарифмические тождества. Рекурсивные алгоритмы и основная теорема о рекуррентных соотношениях.
реферат, добавлен 12.07.2010