Множество - весы
Cтраница 1
Множество допустимых старших весов совпадает с множеством Р доминантных весов. [1]
К - множество весов, вводимых в понятие состояния, позволяющее ранжировать элементы пространства / в целях управления. Весовой коэффициент К может принимать как качественные, так и количественные значения и в (9.6) рассматривается как операция над критерием или характеристиками. [2]
Далее, множество весов инвариантно при действии группы Вейля. [3]
Следовательно, при замене одного множества весов другим минимальная цена с цикла изменяется на постоянную величину, не зависящую от выбранного цикла. [4]
Ассоциированное с каждым нейроном Кохонена множество весов соединяет его с каждым входом. Подобно нейронам большинства сетей выход NET каждого нейрона Кохонена является просто суммой взвешенных входов. [5]
После выбора схемы хромосомного представления генетический алгоритм применяется к популяции особей ( хромосом, содержащих закодированное множество весов нейронной сети) с реализацией типового цикла эволюции, состоящего из четырех шагов. [6]
Можно было бы установить это так же, как и в аналогичном рассуждении относительно G2 ( § 7.6), используя инвариантность множества весов относительно группы Вейля. [7]
Далее в соответствии с типовым циклом эволюции следует декодировать каждую особь ( хромосому) исходной или текущей популяции для того, чтобы получить множество решений ( фенотипов) данной задачи, В случае эволюции весов, архитектур и / или правил обучения фенотипы представляют соответственно множества весов, архитектур и правил обучения. [8]
Наилучшая особь из последнего поколения считается искомым решением данной задачи. Таким образом получается наилучшее множество весов, наилучшая архитектура либо наилучшее правило обучения. [9]
Далее, веса слоя считаются связанными со следующими за ними нейронами. Следовательно, слой состоит из множества весов со следующими за ними нейронами, суммирующими взвешенные сигналы. [10]
Развитием данного алгоритма является top-down - алгоритм. Пусть W ( i, ]) обозначает множество весов f Jis. [11]
Гибридизация ГА с нейронными сетями ( НС) предполагает акцент на взвешивании. В НС с фиксированной структурой ГА служит для поиска множеств весов ( хромосомы - это списки весов), а оценка состоит в настройке сети по обучающему множеству примеров. [12]
Исследование простейших персептронов позволило разделить два важные понятия, связанные с этими системами. Однако для того, чтобы настроить веса таким образом, должна существовать некоторая систематическая обучающая процедура, позволяющая по обучающей выборке найти желаемое множество весов шт - ( Такой процедурой может быть, например, обсуждавшееся дельта-правило. Наличие такой процедуры для конкретных задач означает, что персептрон обладает свойством обучаемости. [13]
Эта аксиома утверждает, что группа W, порожденная преобразованиями Sa. С другой стороны, лемма 3 показывает, что множество весов модуля ЗЯ относительно ф инвариантно относительно W. Рассмотрим теперь множество S образов максимального веса А. [14]
 |
Двухслойная сеть обратного распространения ( s - желаемый сигнал. [15] |
Страницы: 1 2