Нейросеть

Cтраница 4

Заметим, что для обучения нейросетей генетические алгоритмы в чистом виде, как правило, не применяют. Они обычно используются на различных этапах построения и обучения в качестве основного или вспомогательного средства. В частности, генетический алгоритм может использоваться на первом этапе работы для поиска общих параметров неиросети: количества скрытых слоев и нейронов. Также генетический алгоритм может использоваться на заключительном этапе работы для поиска всех значений весов ( матрицы весов) неиросети и функций активации. [46]

В задачах, эффективно решаемых нейросетями, точки многомерного пространства, в котором сформулирована задача, образуют области точек, обладающих одним и тем же свойством, например, принадлежащих одному классу объектов, имеющих одинаковое значение заданной на них некоторой функции и так далее. Нейронные сети запоминают подобные области, а не отдельные точки, представляющие предъявленные при обучении примеры. [47]

Отсутствие глобального плана вычислений в нейросетях предполагает и особый характер их программирования. Оно также носит локальный характер: каждый нейрон изменяет свои подгоночные параметры - синаптические веса - в соответствии с поступающей к нему локальной информацией об эффективности работы всей сети как целого. Режим распространения такой информации по сети и соответствующей ей адаптации нейронов носит характер обучения. Такой способ программирования позволяет эффективно учесть специфику требуемого от сети способа обработки данных, ибо алгоритм не задается заранее, а порождается самими данными - примерами, на которых сеть обучается. Именно таким образом в процессе самообучения биологические нейросети выработали столь эффективные алгоритмы обработки сенсорной информации. [48]

Искусственная нейронная сеть ( ИНС, нейросеть) - это набор нейронов, соединенных между собой. Как правило, передаточные функции всех нейронов в сети фиксированы, а веса являются параметрами сети и могут изменяться. Некоторые входы нейронов помечены как внешние входы сети, а некоторые выходы - как внешние выходы сети. Подавая любые числа на входы сети, мы получаем какой-то набор чисел на выходах сети. Таким образом, работа нейросети состоит в преобразовании входного вектора в выходной вектор, причем это преобразование задается весами сети. [49]

Во всех приложениях отмечается высокая надежность нейросетей: сеть продолжает работать, даже если 15 % ее элементов вышли из строя. [50]

В данном случае процесс настройки коэффициентов нейросети производится в режиме офлайн одним из методов, рассмотренных в предыдущей главе, а процедура настройки весовых коэффициентов нейросети носит название обобщенного обучения. Основным достоинством данного метода является независимость от модели реальной динамической системы, т.е. нейросетевой регулятор строится непосредственно на основе экспериментальных данных. [51]

Как входами, так и выходами нейросети могут быть совершенно разнородные величины. Очевидно, что результаты нейросетевого моделирования не должны зависеть от единиц измерения этих величин. А именно, чтобы сеть трактовала их значения единообразно, все входные и выходные величины должны быть приведены к единому - единичному - масштабу. Кроме того, для повышения скорости и качества обучения полезно провести дополнительную предобработку данных, выравнивающую распределение значений еще до этапа обучения. [52]

Поскольку в то время методы обучения многослойных нейросетей не были известны, исследователи перешли в более многообещающие области, и работы по исследованию нейронных сетей пришли в упадок. [53]

Прежде чем анализировать текущие изменения цены, нейросеть обучается на историческом материале. Если нейросеть совершает ошибки в прогнозах, то соответствующие ситуации запоминаются для того, чтобы подобные ошибки не совершались в будущем. [54]

Главная панель системы Autonomy. [55]

В первых версиях системы Autonomy использовалась технология нейросетей и специальный метод представления, разработанный для фирмы AgentWare ( так тогда называлась фирма, выпустившая релиз системы Autonomy) коллективом Neurodynamics из Кембриджа. [56]

Привлекательной чертой нейрокомпьютинга является единый принцип обучения нейросетей - минимизация эмпирической ошибки. Функция ошибки, оценивающая данную конфигурацию сети, задается извне - в зависимости от того, какую цель преследует обучение. Но далее сеть начинает постепенно модифицировать свою конфигурацию - состояние всех своих синаптических весов - таким образом, чтобы минимизировать эту ошибку. В итоге, в процессе обучения сеть все лучше справляется с возложенной на нее задачей. [57]

Обучение сети как задача оптимизации. [58]

Такой способ обучения, когда действительный выход нейросети сравнивают с эталонным, называют обучением с учителем. [59]

Сравнение архитектур связей нейросетей. [60]

Страницы: 1 2 3 4 5