Дискретно-непрерывная математика. Кн. 0 : Алгоритмы. Ч. Генетические алгоритмы


GTO , осуществляемый программой  BrainMaker



Download 9,87 Mb.
Pdf ko'rish
bet182/228
Sana20.06.2022
Hajmi9,87 Mb.
#683557
TuriКнига
1   ...   178   179   180   181   182   183   184   185   ...   228
Bog'liq
Algorithms3

GTO
, осуществляемый программой 
BrainMaker
с 
толерантностью 0,025. 
Рис. 5.128. Веса, полученные в результате гибридного обучения сети 
программами 
BrainMaker, GTO
и повторно 
BrainMaker



А.Е. Кононюк Дискретно-непрерывная математика 
330 
Выходное значение у для u
1
= 1 и 
и
2
 
= 0 также приведено на рис. 5.127.
Пример 5.5 иллюстрирует следующее объединение традиционного 
(градиентного) алгоритма обучения, реализованного в программе 
BrainMaker;_2)_применение_программы_GTO'>BrainMaker, 
с генетическим алгоритмом программы 
GTO:
1) обучение нейронной сети программой 
BrainMaker;
2) применение программы 
GTO 
к сети, обученной в п.1;
3) продолжение обучения наилучшей сети, полученной в п.2, 
программой 
BrainMaker;
Следует отметить, что п.2 предполагает использование как 
генетического алгоритма программы 
GTO, 
так и соответствующей 
процедуры программы 
BrainMaker, 
вызываемой программой 
GTO.
Можно предложить и другой подход:
1) использование программы 
BrainMaker 
только для формирования 
сети со значениями весов, выбираемыми случайным образом;
2) применение программы 
GTO 
для поиска наилучших весов;
3) применение программы 
BrainMaker 
для завершения обучения.
Второй подход основан на обработке программой 
GTO 
сети со 
случайными значениями весов. При отключении опции обучения каж-
дой вновь формируемой сети программой 
BrainMaker 
программа 
GTO 
вызывает ее только для тестирования сети. В последующем 
наилучшая из созданных таким образом сетей «дообучается» про-
граммой 
BrainMaker 
(п. 3). Такая методика подобна применявшейся в 
примерах 5.2 и 5.3 - вначале выполняется генетический, а затем - 
традиционный алгоритм обучения. В программе 
GTO 
дополнительно 
возможно обучение каждой вновь сформированной сети (потомка) за 
определенное количество прогонов с последующим ее тестированием. 
Это пример подхода, состоящего в «дообучении» нейронных сетей 
традиционным (в частности, градиентным) методом каждый раз перед 
оцениванием 
приспособленности. 
Программа 
GTO
также 
предоставляет возможность выбрать один из нескольких критериев 
оценивания нейронных сетей (функцию их приспособленности). Ре-
шение о применении одного из двух рассмотренных гибридных под-
ходов к совместному применению программ 

Download 9,87 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   178   179   180   181   182   183   184   185   ...   228




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish