В процессе обучения многослойного персептрона с применением алгоритма обратного распространения ошибки ему многократно предъявляется предопределенное множество обучающих примеров. Один полный […]
Для того, чтобы определиться с условными обозначениями, приведем ниже следующую модель нейрона: Функция активации (активационная функция, функция возбуждения) – функция,
Вероятно, архитектура многослойных нейронных сетей используется сейчас наиболее часто. Она была предложена еще в работах Розенблатта и подробно обсуждается почти
Исследования по искусственным нейронным сетям связаны с тем, что способ обработки информации человеческим мозгом в корне отличается от методов, применяемых
Многослойными персептронами называют нейронные сети прямого распространения. Входной сигнал в таких сетях распространяется в прямом направлении, от слоя к слою.
Совершенно очевидно, что свою силу нейронные сети черпают, во-первых, из распараллеливания обработки информации и, во-вторых, из способности самообучаться, т.е. создавать
Многослойные нейронные сети прямого распространения, для обучения которых, как правило, применяется алгоритм обратного распространения ошибки, можно охарактеризовать как базовые нейронные
Алгоритм обратного распространения ошибки является одним из методов обучения многослойных нейронных сетей прямого распространения, называемых также многослойными персептронами. Многослойные персептроны
В последние годы над искусственными нейронными сетями доминировали логические и символьно-операционные дисциплины. Так, широко пропагандировались экспертные системы, у которых имеется
Алгоритм обратного распространения ошибки осуществляет так называемый градиентный спуск по поверхности ошибок. Не углубляясь, это означает следующее: в данной точке
Нейронные сети – это одно из направлений исследований в области искусственного интеллекта, основанное на попытках воспроизвести нервную систему человека. А
Часто утверждают, что проектирование нейронных сетей, использующих алгоритм обратного распространения ошибки, является скорее искусством, чем наукой. При этом имеют в
