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
Общая структура топологии применения генетических алгоритмов для обучения нейронных сетей. Методы и алгоритмы предварительной подготовки данных, расчета структуры нейросети и модифицированных методов обучения, проверки работы на валидационной выборке.
статья, добавлен 12.05.2017Изучение вычислительно экономичного, не зависящего от вида целевой функции и структуры нейросети, решения для определения значимости элементов и сигналов нейросети. Оценка первого порядка изменения выходных сигналов нейросети, как показатель значимости.
статья, добавлен 08.02.2013Описание двух вариантов введения допуска по точности решение задачи в робастную целевую функцию на основе обобщенной степенной метрики. Применение целевой функции для традиционной постановки обучения нейросети-предиктора и для задач автоассоциации.
статья, добавлен 08.02.2013Рассматриваются 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 29.04.2018Исследование приемов коррекции и уточнения решения обратной задачи, полученного градиентным обучением входных сигналов нейросети-классификатора. Получение дополнительной информации и определение степени доверия к выданному нейросетью начальному решению.
статья, добавлен 08.02.2013Разработка нейронной сети для распознавания изображений. Рассмотрение примеров применения машинного обучения в различных областях. Фреймворки и библиотеки для упрощения разработки ботов для Telegram. Создание приложения при помощи нейросети на Python.
отчет по практике, добавлен 20.12.2023Задача определения оптимальной структуры нейросети. Зависимости величин ошибок обучения и обобщения (процент неправильно решенных примеров в соответствующей выборке) и индикаторов внутренних свойств нейросетей от числа нейронов в скрытом слое сети.
статья, добавлен 08.02.2013Способы предобработки количественных признаков обучающей выборки, индивидуальные для признака и интегральные для выборки критерии оптимальности предобработки. Подтверждение ускорения обучения backprop-нейросети при смене заданного способа предобработки.
статья, добавлен 08.02.2013Проблема 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 27.08.2016Особенности реализации алгоритма обучения, временно прекращающего адаптацию наиболее значимых синапсов при обучении нейросети обратного распространения. Показатели обобщающей способности и большей устойчивости полученных нейросетей к отказам элементов.
статья, добавлен 08.02.2013Рассмотрение 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 30.08.2016Исследование задачи машинного обучения. Распознавание на изображении образа кошки. Пример распознавания лиц на Facebook. Пример простейшей схемы нейросети. Пример отображения некоторых архитектур нейросетей. Анализ программ-поисковиков в Интернете.
статья, добавлен 13.03.2019Формулировка математической задачи оптимизации. Описание минимизации функций и ее основных положений. Рассмотрение метода сопряженных градиентов. Оценка способа минимизации функций методом Флетчера-Ривса. Исследование программной реализации метода.
курсовая работа, добавлен 25.01.2018Двумерная визуализация распределения примеров выборки в пространствах пар наиболее чувствительных признаков, оценка ее результатов. Повторение циклов из шагов исключения примеров-выбросов, повторного обучения нейросети, нового расчета чувствительностей.
статья, добавлен 08.02.2013Процесс 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 08.02.2013История создания искусственной нейронной сети. Перцептрон как одна из первых моделей нейросети. Архитектура когнитрона, его иерархическая многослойная организация. Классификация нейронных сетей по характеру обучения, основные сферы их применения.
курсовая работа, добавлен 16.12.2016Многослойные 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 18.01.2011Основная задача обучения единичной нейросети. Предобработка данных, выбор примеров в обучающую выборку. Схемы экстраполяции и оценивания предельных значений эффектов. Растущие нейронные сети, коллективы нейросетей. Сущность гибридных алгоритмов.
статья, добавлен 08.02.2013Надстройка как веб-приложение, расширяющие возможности программных компонентов Microsoft Office путем добавления пользовательских команд и специализированных возможностей. Разработка прототипа подсистемы метода статистического машинного обучения.
дипломная работа, добавлен 04.08.2016Основные методы картирования ареалов. Создание скриптового кода для поиска и обработки картографической информации. Примеры растровых изображений карт с нанесением ареалов обитания видов. Алгоритм обработки изображения с помощью создания нейросети.
статья, добавлен 11.05.2014Подготовка данных, входы и выходы нейросети, изменения котировок. Выбор программного обеспечения: Matlab, Statistica, BrainMaker, NeuroShell Day Trader. Подготовка данных средствами MetaTrader. Знакомство с Matlab и обучения нейросетей в пакете AnfisEdit.
реферат, добавлен 02.12.2011Математическая модель транспортной задачи. Решение ее в программе Excel. Поиск и улучшение опорного плана. Отчет о результатах, пределах, об устойчивости. Методы поиска Ньютона и сопряженных градиентов. Использование автоматического масштабирования.
курсовая работа, добавлен 28.05.2013Определение понятия и характеристика архитектуры нейросети. Теория искусственного интеллекта Мак-Каллока и Питса. Изучение основ нейроматематики. Перцептрон и сеть Хопфилда. Самоорганизующаяся карта Коохонена. Пример кластеризации в выходном слое.
презентация, добавлен 14.12.2017Сущность 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 26.04.2019