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

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

2 Современные парадигмы обучения нейронных сетей с учителембез учителя Есть готовый ответСамообучение

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

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

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

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

7 Алгоритм. Шаг 4 изменение весовых коэффициентов скрытого слоя

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

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

10 Недостатки алгоритма Паралич сетиЛокальные минимумы Размер шагаПереобучение сети %-)