Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Трудности с алгоритмом обучения персептрона

Дельта-правило

Важное обобщение алгоритма обучения персептрона, называемое дельта-правилом, переносит этот метод на непрерывные входы и выходы. Чтобы понять, как оно было получено, шаг 2 алгоритма обучения персептрона может быть сформулирован в обобщенной форме с помощью введения величины delta, которая равна разности между требуемым или целевым выходом T и реальным выходом Y

delta = (T - Y).

Случай, когда delta = 0, соответствует шагу 2a, когда выход правилен и в сети ничего не изменяется. Шаг 2b соответствует случаю delta > 0, а шаг 2c случаю delta < 0. В любом из этих случаев персептронный алгоритм обучения сохраняется, если delta умножается на величину каждого входа хi и это произведение добавляется к соответствующему весу. С целью обобщения вводится коэффициент "скорости обучения" n), который умножается на delta хi, что позволяет управлять средней величиной изменения весов. В алгебраической форме записи

Di = n delta xi,

w(n+1) = w(n) + Di,

где Di - коррекция, связанная с i-м входом хi; wi(n+1) - значение веса i после коррекции; wi(n) -значение веса i до коррекции. Дельта-правило модифицирует веса в соответствии с требуемым и действительным значениями выхода каждой полярности как для непрерывных, так и для бинарных входов и выходов. Эти свойства открыли множество новых приложений.

Может оказаться затруднительным определить, выполнено ли условие разделимости для конкретного обучающего множества. Кроме того, во многих встречающихся на практике ситуациях входы часто меняются во времени и могут быть разделимы в один момент времени и неразделимы в другой. В доказательстве алгоритма обучения персептрона ничего не говорится также о том, сколько шагов требуется для обучения сети. Мало утешительного в знании того, что обучение закончится за конечное число шагов, если необходимое для этого время сравнимо с геологической эпохой. Кроме того, не доказано, что персептронный алгоритм обучения более быстр по сравнению с простым перебором всех возможных значений весов, и в некоторых случаях этот примитивный подход может оказаться лучше. На эти вопросы никогда не находилось удовлетворительного ответа, они относятся к природе обучающего материала. В различной форме они возникают в последующих главах, где рассматриваются другие сетевые парадигмы. Ответы для современных сетей, как правило, не более удовлетворительны, чем для персептрона. Эти проблемы являются важной областью современных исследований.

 

 

42. Обучение нейронной сети методом обратного распространения ошибки.

 

http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BE%D1%88%D0%B8%D0%B1%D0%BA%D0%B8

 

http://www.gotai.net/documents/doc-nn-009-06.aspx

 

http://habrahabr.ru/post/154369/

 

http://www.aiportal.ru/articles/neural-networks/back-propagation.html

 

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Обучение персептрона | Алгоритм обратного распространения ошибки
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-04; Просмотров: 395; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.008 сек.