Federal gosudarstvennoe uchebnoe predpriyatie Chair of the System of Artificial Intelligence



Download 7,58 Mb.
Pdf ko'rish
bet17/37
Sana14.06.2022
Hajmi7,58 Mb.
#667933
1   ...   13   14   15   16   17   18   19   20   ...   37
Bog'liq
zhukov la reshetnikova nv uchebnoe posobie po distsipline pr

3.3 Philosophy of optimization
uyti kak mojno dalshe ot funktsiy, zadavaemyx kvadratichnymi formami, no vse je i metod Nyutona, i
metod sopryajennyx gradientov, i drugie
Takim obrazom, chastnaya proizvodnaya
promejutochnÿe results
optimizatsii, esli on ne trebuet slishkom bolshoy pamyati. For work on
kvadratichnym formam i tem funktsiyam, kotorye s ix pomoshchyu xorosho
(3.8)
For working neyrosetey mojno brat lyuboy algorithm mnogomernoy
usovershenstvovannÿe methods spuska sozdavalis primenitelno k
When organizing the algorithm gelatelno ispolzovat estestvennuyu
network structure: parameters, gradients and other characteristics of the distribution
prixodit. Vychisleniya proisxodyat sprava nalevo (ot poslednego sloya seti k
approksimiruyutsya.
orphan algorithms uchitelyu predostavlyaetsya neskolko osnovnyx protsedur. Sredi nix vychislenie
znacheniya tselevoy funktsii i ee gradienta.
vxodnogo znacheniya i-go sinapsa na p neyrona, v kotoryy etot sinaps
Machine Translated by Google


landshaft gornogo rayona bez osobo ostryx pikov i propastey.
i tem bolee slojnÿe zadachi sposobna reshit neyronnaya set. Krome togo, esli
ispolzovat zavedomo bolshee chislo neyronov, chem neobxodimo dlya
bolshe podgonochnyx parameters, tem xuje approximation funktsii v tex
nebolshogo chisla neyronov, to set mojet okazatsya nesposobnoy obuchitsya
novyy modelnyy object, kotoryy bÿ dal druguyu ideologicheskuyu
zreniya zadachi obucheniya neyronnyx setey svodyatsya k prodoljeniyu funktsii,
zadannoy v konechnom chisle tochek na vsyu oblast opredeleniya. Pri takom
- znacheniem functions.
For example, if my imeem znacheniya funktsii v 4-x razlichnyx tochkax, to pri
approksimatsii ÿtoy funktsii polynomami 3-y i 8-y stepeni
3.4 Determination of the number of neurons
number of neurons. Eta tochka zreniya (chem bolshe - tem luchshe) populyarna
etomu voprosu sushchestvuyut dve protivopolojnÿe tochki zreniya. Odna iz nix
iz nix kak odno iz osnovnyx dostoinstv svoix programm nazÿvayut
approximations ”(Figure 3.1). V etom sluchae imeem zadachu interpolyatsii, kogda
chislo neizvestnyx parametrov polinoma ravno chislu
Vtoraya tochka zreniya opiraetsya na takoe «empiricheskoe» pravilo: chem
kvadratichnoy form.
Adaptivnyy landshaft neyronnoy seti vryad li poxoj na chashu - grafik
polojitelnoy kvadratichnoy formy. Skoree vsego, on napominaet
set. Storonniki ÿÿÿÿ pozitsii ssÿlayutsya na primer chelovecheskogo mozga.
Deystvitelno, chem bolshe neyronov, tem bolshe chislo svyazey mejdu nimi
naxodyatsya edinstvennym sposobom. In sluchae je polynoma 8-y stepeni est 9
To je can be told about many other functions. Vyvod - nujen
resheniya zadachi, to neyronnaya set tochno obuchitsya. Esli je nachinat s
oblastyax, gde ee znacheniya bÿli zaranee neizvestny. With matematicheskoy tochki
podxode vxodnÿe dannÿe seti schitayutsya arguments funktsii, a otvet seti
ustanovku dlya teorii optimizatsii.
resheniyu zadachi, i ves process pridetsya povtoryat snachala s bolshim
How many neurons are needed for specific neurons? Po
sredi razrabotchikov neyrosetevogo programmnogo obespecheniya. Yes, mnogie
ochevidno, chto approximation, poluchennaya s pomoshchyu polinoma 3-y stepeni,
bolshe sootvetstvuet vnutrennemu predstavleniyu o «pravilnoy
utverjdaet, chto chem bolshe neyronov ispolzovat, tem nadejnee poluchitsya
obladaet mnogimi vajnymi svoystvami polojitelno opredelennoy
vozmojnost ispolzovaniya lyubogo chisla neyronov.
eksperimentalnyx tochek. Sledovatelno, polynoma coefficients
47
Machine Translated by Google


Podvodya itog analizu dvux kraynix pozitsiy, mojno skazat sleduyushchee: set
s minimalnÿm chislom neyronov doljna luchshe («pravilnee», bolee gladko)
approksimirovat funktsiyu, no vÿyasnenie etogo minimumnogo chisla neyronov
eksualny setovui obovukti poinuekt intelkiet intelkiet. Esli chislo neyronov izbytochno,
to mojno poluchit rezultat s pervoy popÿtki, no sushchestvuet risk postroit «ploxuyu»
approksimatsiyu. Istina, kak vsegda bÿvaet v takix sluchayax, lejit poseredine: nujno
vybirat chislo neyronov bolshim, chem neobxodimo, no nenamnogo. It is possible to
osushchestvit by udvoeniya chisla neyronov v seti posle kajdoy neudachnoy popÿtki
obucheniya.
nastraivaemyx parameters i vsego 4 uravneniya (po chislu eksperimentalnyx tochek).
T.e. 5 koeffitsientov polynoma mogut varyrovatsya proizvolnÿm obrazom, ne vliyaya
pri etom na oshibku approksimatsii, no zametno iskajaya vid funktsii.
a) 3-step polynomial
Vtoroy podkhod opredelyaet nujnoe chislo neyronov kak minimalno neobxodimoe.
Osnovnÿm nedostatkom yavlyaetsya to, chto eto minimalno neobxodimoe chislo
zaranee neizvestno, a protsedura ego opredeleniya putem postepennogo
narashchivaniya chisla neyronov vesma trudoemka. Opirayas na opyt gruppy
«Neyrokomp» v oblasti meditsinskoy diagnostiki, kosmicheskoy navigatsii i psychologii,
mojno zametit, chto vo vsex podobnyx zadachax ni razu ne potrebovalos bolee
neskolkix desyatkov neyronov.
b) polynomial 8-y step
Ris. 13. Approximation functions on 4-m tochkam
10
20
02 4
10
20
02 4
50
50
100
100
48
Machine Translated by Google


tochnost v 70-90% pravilnyx otvetov na testovoy vyborke sootvetstvuet
neyronnoy seti pravilnomu resheniyu zadachi. V pervuyu ochered, set
menshego chisla.
konfliktnÿm primeram mogut sootvetstvovat raznÿe znacheniya
primer obuchayushchey vÿborki. Poetomu v neyronnoy seti doljno byt
obuchayushchaya vÿborka protivorechiva. Inymi slovami, in obuchayushchey vÿborke
sluchae polzovatel dolzhen reshit this problem, although by daje prostym

Download 7,58 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   13   14   15   16   17   18   19   20   ...   37




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2025
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