схема содержание этапов и шагов алгоритма
Работа добавлена на сайт samzan.net:
16. Эволюция правил обучения нейронных сетей: блок-схема, содержание этапов и шагов алгоритма.
Эволюция правил обучения
Известно, что для различных архитектур и задач обучения требуются различные алгоритмы обучения. Поиск оптимального (или почти оптимального) правила обучения, как правило, происходит с учетом экспертных знаний и часто - методом проб и ошибок. Поэтому весьма перспективным считается развитие автоматических методов оптимизации правил обучения нейронных сетей. Развитие человеческих способностей к обучению от относительно слабых до весьма сильных свидетельствует о потенциальной возможности применения эволюционного подхода в процессе обучения искусственных нейронных сетей.
Схема хромосомного представления в случае эволюции правил обучения должна отражать динамические характеристики. Статические параметры (такие как архитектура или значения весов сети) кодировать значительно проще. Попытка создания универсальной схемы представления, которая позволила бы описывать произвольные виды динамических характеристик нейронной сети, заведомо обречена на неудачу, поскольку предполагает неоправданно большой объем вычислений, требуемых для просмотра всего пространства правил обучения. По этой причине на тип динамических характеристик обычно налагаются определенные ограничения, что позволяет выбрать общую структуру правила обучения. Чаще всего устанавливается, что для всех связей нейронной сети должно применяться одно и то же правило обучения, которое может быть задано функцией вида
где t - время, Δw - приращение веса, Xij - так называемые локальные переменные, θi1i2...ik - вещественные коэффициенты.
Главная цель эволюции правил обучения заключается в подборе соответствующих значений коэффициентов θi1i2...ik.
Рис. 17. Блок-схема генетического алгоритма для поиска наилучшего правила обучения (случай эволюции правил обучения).
Большое количество компонентов уравнения может сделать эволюцию слишком медленной и практически неэффективной, поэтому в условия часто вводятся дополнительные ограничения, основанные на эвристических посылках. Блок-схема, иллюстрирующая эволюцию архитектур, представлена на рис. 17.
Представим типовой цикл эволюции правил обучения.
- Декодирование каждой особи текущей популяции для описания правила обучения, которое будет использоваться в качестве алгоритма обучения нейронных сетей.
- Формирование множества нейронных сетей со случайно сгенерированными архитектурами и начальными значениями весов, а также оценивание этих сетей с учетом их обучения по правилу, полученному на шаге 1, в категориях точности обучения или тестирования, длительности обучения, сложности архитектуры и т.п.
- Расчет значения приспособленности каждой особи (закодированного правила обучения) на основе полученной на шаге 2 оценки каждой нейронной сети, что представляет собой своеобразный вид взвешенного усреднения.
- Репродукция особей с вероятностью, соответствующей их приспособленности или рангу в зависимости от используемого метода селекции.
- Формирование нового поколения в результате применения таких генетических операторов, как скрещивание, мутация и/или инверсия.
2. Динамо г Уфа 2 место- Рвачев Никита СК
3. Статья 216. Уголовный кодекс РФ Нарушение правил безопасности при ведении горных строительных или иных работ.html
4. правового механизма обусловлено прежде всего усложнением содержания и ростом объема международных обязат
5. Особенности взаимодействия организма с природными и антропогенными факторами окружающей среды
6. Православные святые в истории Москв
7. Игровая деятельность как средство развития творческих способностей учащихся на уроках основ безопасности жизнедеятельности
8. Сбербанк России Байкальский Банк Сбербанка России Дополнительный офис 8601-0160 СОДЕРЖАНИЕ ВВ
9. Парадокс синхронизации ситуационного конкурентного поведения Casus belli в конкурентной борьбе
10. Дайте поняття інвестор реципієнт інвестицій інвестиційна діяльність реальні фінансові інноваційні інте
11. ВОЛЖСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ имени В
12. Основы естествознания1
13. Topic vocbulry- lrge number большое количество To survive выживать Reson причина side from помимо Stining chrcteristics свойство
14. іИзомерлері номенклатурасы
15. Методи творчого та критичного мислення в проектній технології
16. Тема- застосування експертних систем технічної діагностики Мета- закріпити навички роботи при застосуванн
17. а Включают в себя трудовые отношения и иные непоср связанные с ними отношения
18. тема Форда например была адаптирована к производству с малыми объемами
19. Полимеризация капролактама
20. Единый государственный экзамен 2007