Обучающий алгоритм - Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 2
Пока твой друг восторженно держит тебя за обе руки, ты в безопасности, потому что в этот момент тебе видны обе его. Законы Мерфи (еще...)

Обучающий алгоритм

Cтраница 2


Выбор величины шага имеет ключевое значение для успешной работы обучающего алгоритма, т.к. от значения шага h зависит скорость сходимости алгоритма.  [16]

В обоих примерах каждая эпоха состоит из четырех итераций обучающего алгоритма.  [17]

После того, как установлены все опции окна Control и выбран обучающий алгоритм, необходимо запустить процесс обучения сети при помощи команды Learning From File из меню Action. При выполнении команды появляется стандартное диалоговое окно, в котором необходимо выбрать соответствующий tti - файл. Перед началом обучения сеть автоматически проверяется на совместимость с tti - файлом. Критерием совместимости служат метки нейронов. Если метки в сети и в файле не совпадают, выдается сообщение об ошибке.  [18]

Этот метод сходится гораздо быстрее, чем метод, в котором используется обучающий алгоритм.  [19]

Третья переменная, которая нуждается в более подробном ана лизе, - обучающий алгоритм, соответствующий в берлинской школе методам и организации обучения.  [20]

Аналогия с программированным обучением усиливается, когда мы от предельно широкого рассмотрения составляющих обучающего алгоритма переходим к их конкретному анализу. Обучающий шаг уже определенно истолковывается как единица, из совокупности которых состоит обучающая программа, и содержит суждение о предыдущей реакции адресата, новую информацию, контрольный вопрос и требование ввести ответ на контрольный вопрос в обучающую систему. Реакция обучаемого ( адресата) есть или нажатие определенной кнопки обучающего устройства, или выбор определенной страницы программированного учебника, написанного по разветвленной программе, или ответ в свободной форме, данный с помощью буквопечатающего устройства.  [21]

Ранее уже было сказано, что выбор величины шага имеет ключевое значение для успешной работы обучающего алгоритма. При слишком маленьком шаге обучение будет медленным и велика будет вероятность попадания в локальный минимум на поверхности невязки.  [22]

Если несколько упростить эту формулировку за счет точности, то дидактика представляет собой не что иное как отображение множества целей обучения во множестве обучающих алгоритмов.  [23]

Существенная роль в учебном процессе и в организации познавательной деятельности принадлежит алгоритмам обучения ( см. гл. Обучающие алгоритмы и другие их виды представляют собой однозначные поэтапные предписания или правила решения конкретных задач определенного типа.  [24]

Ниже представлен листинг программы, используемый в этом параграфе. Программа содержит обучающий алгоритм. Для того чтобы прийти к быстрому решению, в ней используются минимальные и максимальные значения. Вопросы задаются на основе полученных оценок для соответствующих правил с учетом абсолютных разностей максимальных и минимальных значений для оценки степени их важности. Возможные исходы, которые не могут получить достаточно высоких оценок, чтобы заместить лучшие на данный момент предсказания, исключаются из дальнейшего рассмотрения. Запустив программу один раз, постарайтесь изменить ее так, чтобы значения в массиве RULEVALUE вычислялись в виде сумм квадратов отклонений относительно средних, а не абсолютных значений разностей.  [25]

В-третьих, сеть, использующая радиальные функции, позволяет получить локально более точные отображения, чем классическая сиг-моидальная, и за счет этого, по-видимому, можно добиться более точного распознавания неэффективностей в пространстве входов. Правда, эти методы предполагают сходимость обучающего алгоритма.  [26]

27 Вогнутая область решений, задаваемая трехслойной сетью. [27]

Несмотря на то что возможности многослойных сетей были известны давно, в течение многих лет не было теоретически обоснованного алгоритма для настройки их весов. В последующих главах мы детально изучим многослойные обучающие алгоритмы, но сейчас достаточно понимать проблему и знать, что исследования привели к определенным результатом.  [28]

Франк исходит из формализации ( прежде всего аппарата теории абстрактных автоматов) и отыскивает для понятий абстрактного автомата аналоги в дидактике. Далее, однако, идет формальное описание обучающего алгоритма. Он понимается как триплет Л ( У, R, ф), причем Y есть множество предвидимых или предусмотренных шагов в обучении; R - множество различаемых обучающей системой реакций адресата и ф - макроструктура обучающего алгоритма, иными словами, функция абстрактного автомата, выполняющего данный алгоритм. Сама терминология здесь, в частности, такие понятия, как шаг, реакция, явно близка к терминологии программированного обучения.  [29]

Более того, сила каждой решетки может управляться лазерным лучом, тем самым изменяя процентное соотношение рефрагирующего луча. Это позволяет эффективно изменять веса внутренних связей в соответствии с обучающим алгоритмом.  [30]



Страницы:      1    2    3    4