Оценки квазиоптимального шага обучения нейронных сетей

Abstract

В работе рассматривается нейронная сеть, состоящая из n нейронных элементов распределительного слоя и m - выходного слоя. Получены выражения для определения адаптивного шага обучения нейронной сети в случае группового обучения, а также выражения для изменения весовых коэффициентов и порогов нейронных элементов. Показано, что эти соотношения можно получить, используя выражение оптимальной величины шага для метода наискорейшего спуска. Приведен алгоритм, обучения для нейросетевых моделей. Рассмотрены модификации данного алгоритма при групповом обучении.