Алгоритм - обучение - Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 4
Дети редко перевирают ваши высказывания. В сущности они повторяют слово в слово все, что вам не следовало бы говорить. Законы Мерфи (еще...)

Алгоритм - обучение

Cтраница 4


Зэ Существуют разновидности алгоритмов обучения, которые не требуют предварительного обучения сети на обучающей выборке, а обучаются прямо в процессе решения реальной задачи. Таковы, например, самоорганизующиеся сети ( карты) Кохонена.  [46]

В начале работы алгоритма обучения с сокращением число нейронов в скрытых слоях сети заведомо избыточно. Затем из нейронной сети постепенно удаляются синапсы и нейроны. Существуют два подхода к реализации алгоритмов сокращения.  [47]

48 Обучение сети как задача оптимизации. [48]

Базовой идеей всех алгоритмов обучения является учет локального градиента в пространстве конфигураций для выбора траектории быстрейшего спуска по функции ошибки. Функция ошибки, однако, может иметь множество локальных минимумов, представляющих суб-оптимальные решения. Поэтому градиентные методы обычно дополняются элементами стохастической оптимизации, чтобы предотвратить застревание конфигурации сети в таких локальных минимумах.  [49]

В соответствии с алгоритмом обучения ДАу отличны от 0 только для тех у, к-рыо равны J, Поэтому Да для данного многогранника по Модулю равна числу 4 -элементов, возбужденных при попадании точки в этот многогранник.  [50]

Дополнительная информация об алгоритмах обучения приведена в приложении.  [51]

52 Блок-схема персептрона, соответствующая алгоритму обучения. [52]

Кибернетическая система, реализующая алгоритм обучения (2.17), соответствует персептрону.  [53]

В настоящее время предложены алгоритмы обучения, более привлекательные в смысле биологической аналогии. Примером является алгоритм рециркуляции для сетей, в которых скрытые блоки соединены с входными. При обучении веса связей перестраиваются таким образом, чтобы минимизировать частоту смены активности каждого блока. Таким образом, обученная сеть имеет стабильные состояния и может функционировать в режиме ассоциативной памяти.  [54]

С другой стороны, алгоритм обучения должен иметь возможность переучиваться, если ситуация изменилась или обучение было неточно.  [55]



Страницы:      1    2    3    4