Метода - градиентный спуск
Cтраница 1
Методы градиентного спуска изменяют веса и смещения так, чтобы найти ( достичь) глобальный минимум ошибки сети. [1]
Второй подход основан на методе градиентного спуска. Вначале выбираются некоторые случайные значения параметров, а затем эти значения постепенно изменяют, добиваясь наибольшей скорости роста целевой функции. При достижении локального максимума такой метод останавливается, поэтому для поиска глобального оптимума требуются дополнительные меры. [2]
Второй популярный способ основан на методе градиентного спуска. При этом вначале выбираются некоторые случайные значения параметров, а затем эти значения постепенно изменяют, добиваясь наибольшей скорости роста целевой функции. Достигнув локального максимума, такой алгоритм останавливается, поэтому для поиска глобального оптимума потребуются дополнительные усилия. [3]
Относительно сравнительной эффективности метода аппроксимации касательными и метода градиентного спуска известно мало. Не следует преувеличивать простоту градиентных процедур с точки зрения построения вычислительных программ, поскольку даже простейшие методы требуют введения в качестве подпроцедуры одномерного поиска. Если это делается достаточно эффективно, то программа в целом может оказаться достаточно сложной. Метод аппроксимации касательными требует использования программ линейного программирования. Однако, даже если эти подпрограммы доступны, то при составлении общей программы требуется предусмотреть связи, позволяющие использовать результаты решения предшествующих подпрограмм для ускорения решения последующих. [4]
Метод обратного распространения ошибки по своей идее близок к методу градиентного спуска. [5]
Методы персептрона, релаксаций и Хо - Кашьяпа являются по существу методами градиентного спуска, приспособленными для решения систем линейных неравенств. Техника линейного программирования сводится к процедурам максимизации или минимизации линейных функций, удовлетворяющих линейному уравнению и наложенным на них ограничениям в виде линейных нера-венст. В этом разделе будут рассмотрены два возможных подхода к решению таких задач. [6]
К сожалению, этот метод не обеспечивает заведомой сходимости даже в тех случаях, когда гарантирована сходимость как метода градиентного спуска, так и метода проекции градиента. Известный элементарный пример задачи одномерной минимизации х на положительной полуоси х 0 служит тому подтверждением. [7]
Знание собственных функций и собственных чисел коаксиального волновода необходимо при использовании, например, метода поперечных сечений [118, 166], или метода градиентного спуска [172, 173] для анализа коаксиальных структур с медленно меняющимися вдоль продольной оси параметрами. [8]
Различные методы отыскания экстремума функции или функционала / ( х) принято разделять на две большие группы: прямые и непрямые. К первой группе относятся все методы градиентного спуска. Эти методы не используют ( во всяком случае непосредственно) необходимых или достаточных условии экстремума. [9]
Изучение высших типов волн биконического волновода имеет как большое самостоятельное значение, так и представляется важным для различных приложений. Геометрия биконического волновода удобна как модель при применении метода поперечных се чений [69] или метода градиентного спуска Ц2ОЗЗ при анализе колебаний в перестраиваемом варианте ОКЦР ( рис. В. [10]
Потеря точности, а это обычное явление в окрестности точек минимума либо в овражной ситуации, может вообще нарушить сходимость релаксационного процесса градиентного спуска. В этом случае, если не представляется возможность повысить точность вычислений, возникает необходимость попытаться воспользоваться другими методами, которые, в отличие от метода градиентного спуска, учитывают, кроме свойств выпуклости, и другие свойства минимизируемой функции. [11]
Решение системы термодинамических уравнений осуществляется двумя способами: методом прямого поиска минимума функции многих переменных и методом Ньютона. Для того чтобы при выполнении массовых расчетов избавиться от необходимости подбора приемлемых начальных приближений задачи, на начальном этапе решения задачи используется метод прямого поиска минимума, который заключается в блуждании по многомерной гиперповерхности в направлении наибольшего убывания функции. В этом смысле он аналогичен методу градиентного спуска с той разницей, что предусматривается процедура выбора абсолютного экстремума на заданном множестве независимых переменных. Этот метод практически нечувствителен к выбору начальных приближений и приводит к решению даже в том случае, когда начальные приближения всех искомых величин отличаются от решения системы уравнений на 3 - 5 порядков. [12]
 |
Зависимость значений целевых функций прямой и двойственной задачи ( для 9-этапной последовательной системы от числа итераций. [13] |
Так как целевая функция каждой подзадачи сепа-рабельна, то эти подзадачи могут быть решены в замкнутой форме. Полученные таким образом решения являются линейными функциями множителей и, так что двойственная функция h квадратична с положительно полуопределенным гессианом. Известно, что ( [28]) методы градиентного спуска в модификации Флетчера и Пауэлла или Флет-чера и Ривса позволяют найти минимум такой функции за число шагов, не превышающее число переменных. Таким образом, применение любой из этих процедур к задаче минимизации h дает конечный алгоритм для решения прямой задачи. [14]
Разработаны однослойные нейросетевые алгоритмы и программы, позволяющие автоматизировать распознавание динамограмм и ваттметрограмм с использованием экспертной информации и обучения. Экспертная информация используется для формирования эталонных динамограмм, соответствующих возможным неполадкам и неисправностям насосного оборудования. Для обучения ненросети разработан алгоритм, основанный на методе наискорейшего градиентного спуска с оптимизацией величины шага на каждой итерации. [15]
Страницы: 1 2