«Обучение нейронных сетей. Алгоритм обратного распространения ошибки» Курс: «Системы искусственного интеллекта»

Современные парадигмы обучения нейронных сетей с учителембез учителя Есть готовый ответСамообучение

Определение Алгоритм обратного распространения ошибки - это один из методов обучения многослойных нейронных сетей прямого распространения

Алгоритм. Шаг 1 сеть функционирует в нормальном режиме - вычисляются выходные данные

Алгоритм. Шаг 2 сравнение выходных данных с известными выходными данными для данного входного набора. вычисление вектора ошибки.

Алгоритм. Шаг 3 использование вектора ошибки для изменения весовых коэффициентов выходного слоя для уменьшения вектора ошибки при повторной подаче того же набора входных данных

Алгоритм. Шаг 4 изменение весовых коэффициентов скрытого слоя

Алгоритм. Шаг 5 если в сети существует входной слой ( именно слой, а не ряд входных значений ), с ним проводятся аналогичные действия

Особенность обучения сети сеть обучается путем предъявления каждого входного набора данных и последующего распространения ошибки цикл повторяется много раз

Недостатки алгоритма Паралич сетиЛокальные минимумы Размер шагаПереобучение сети %-)