Поиск по всему репозиторию:
Использование алгоритмов обучения однослойной сети для многослойных нейронных сетей прямого распространения
Открыть/скачать файлы документа
Дата издания
2020Издательство
БрГТУУДК
004.021:032.26Библиографическое описание
Использование алгоритмов обучения однослойной сети для многослойных нейронных сетей прямого распространения / Л. П. Махнист [и др.] // Вестник Брестского государственного технического университета. Серия: Физика, математика, информатика. – 2020. – № 5. – С. 32–37. – Библиогр.: с. 36–37 (9 назв.).Аннотация
В работе рассматриваются различные подходы к выбору шага обучения нейронной сети прямого распространения, производится их сравнительный анализ с точки зрения сходимости алгоритма обучения с использованием метода наискорейшего
спуска. Получены формулы для вычисления шага обучения и ограничения для их использования. Предложенная методика может быть использована в алгоритме обратного распространения ошибки обучения нейронной сети.
Аннотация на другом языке
The paper presents various approaches to the choice of the learning step for a feed forward neural network and compares then in terms of
the learning algorithm convergence using the steepest descent approach. The equations for calculating the learning step and the restrictions for
their use are obtained. The proposed technique can be used in the back propagation algorithm for training a multilayer perceptron.
URI документа
https://rep.bstu.by/handle/data/10605Документ расположен в коллекции
- 2020 [14]
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция-Некоммерчески») 4.0 Всемирная.