Search
Оценки скорости сходимости и выбор шага обучения искусственных нейронных сетей прямого распространения
View/
Date
2019Publisher
БрГТУUDC
004.021:032.26Citation
Оценки скорости сходимости и выбор шага обучения искусственных нейронных сетей прямого распространения / Л. П. Махнист [и др.] // Вестник Брестского государственного технического университета. Серия: Физика, математика, информатика. – 2019. – № 5. – С. 27–35 : ил. – Библиогр.: с. 35 (7 назв.).Abstract
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.
Annotation in another language
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.
Collection
- 2019 [19]
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция-Некоммерчески») 4.0 Всемирная.