алгоритм обратного распространения
Это интересно!!!
алгоритм обратного распространения это

Функция активация в алгоритме обратного распространения ошибки должна обладать несколькими важными характеристиками: непрерывностью

Ох, нашел ошибку. В последнем цикле нужно было вместо outputs[indexByLayerAndNeuron(i, j)]; написать: outputs[indexByLayerAndNeuron(i-1, k)]; Все беды от невнимательности.

Обучение алгоритмом обратного распространения ошибки предполагает два прохода по всем слоям сети: прямого и обратного. При прямом проходе входной вектор подается на входной слой нейронной сети, после чего распространяется по сети от слоя к слою. В результате генерируется набор выходных сигналов, который и является фактической реакцией сети на данный входной образ. Во время прямого прохода все синаптические веса сети фиксированы. Во время обратного прохода все синаптические веса настраиваются в соответствии с правилом коррекции ошибок, а именно: фактический выход сети вычитается из желаемого, в результате чего формируется сигнал ошибки. Этот сигнал впоследствии распространяется по сети в направлении, обратном направлению синаптических связей. Отсюда и название – алгоритм обратного распространения ошибки. Синаптические веса настраиваются с целью максимального приближения выходного сигнала сети к желаемому.

19.03.2015, 22:29 Метод обратного распространения ошибки. Similar.  Не знаю, вроде бы я правильно понял этот алгоритм, а на выходе получается не то?

Сигмоид сужает диапазон изменения так, что значение лежит между нулем и единицей. Многослойные нейронные сети обладают большей представляющей мощностью, чем однослойные, только в случае присутствия нелинейности. Сжимающая функция обеспечивает требуемую нелинейность. В действительности имеется множество функций, которые могли бы быть использованы. Для алгоритма обратного распространения ошибки требуется лишь, чтобы функция была всюду дифференцируема. Сигмоид удовлетворяет этому требованию. Его дополнительное преимущество состоит в автоматическом контроле усиления. Для слабых сигналов (т.е. когда близко к нулю) кривая вход-выход имеет сильный наклон, дающий большое усиление. Когда величина сигнала становится больше, усиление падает. Таким образом, большие сигналы воспринимаются сетью без насыщения, а слабые сигналы проходят по сети без чрезмерного ослабления.

Обучение с помощью алгоритма обратного распространения. Обратное распространение (Backpropagation algorithm)

Алгоритм обратного распространения ошибки следующий:
Инициализировать синаптические веса маленькими случайными значениями.
Выбрать очередную обучающую пару из обучающего множества; подать входной вектор на вход сети.
Вычислить выход сети.
Вычислить разность между выходом сети и требуемым выходом (целевым вектором обучающей пары).
Подкорректировать веса сети для минимизации ошибки (как см. ниже).
Повторять шаги с 2 по 5 для каждого вектора обучающего множества до тех пор, пока ошибка на всем множестве не достигнет приемлемого уровня.
Операции, выполняемые шагами 2 и 3, сходны с теми, которые выполняются при функционировании уже обученной сети, т.е. подается входной вектор и вычисляется получающийся выход. Вычисления выполняются послойно. На рис. 1 сначала вычисляются выходы нейронов слоя (слой входной, а значит никаких вычислений в нем не происходит), затем они используются в качестве входов слоя , вычисляются выходы нейронов слоя , которые и образуют выходной вектор сети . Шаги 2 и 3 образуют так называемый «проход вперед», так как сигнал распространяется по сети от входа к выходу.

Алгоритм обратного распространения ошибки. Back propagation algorithm.  Алгоритм стал значимой вехой в истории становления и развития нейросетевых


Метод обратного распространения ошибки (англ. backpropagation)— метод обучения многослойного перцептрона. Впервые метод был описан в 1974 г. А.И. Галушкиным, а также независимо и одновременно Полом Дж. Вербосом.

Метод обратного распространения ошибки. Метод обратного распространения ошибки (англ. backpropagation)— метод обучения многослойного перцептрона. Впервые метод был описан в 1974 г. А.И. Галушкиным


Для обучения описанной нейронной сети был использован алгоритм обратного распространения ошибки (backpropagation).


1.8. Алгоритм обратного распространения. 14. 1.9. Описание шаблона программы и форматов входных данных.

Рассмотрим процесс обучения нейронной сети с использованием алгоритма обратного распространения ошибки (backpropagation).


Идея создания алгоритма обратного распространения. Примерно в 1974 году Поль Дж.  Алгоритм обратного распространением проще всего понять, когда все

Основные соотношения метода обратного распространения ошибки получены в  , т. е. является простой функцией от выходов нейронов. 1.3.6. Алгоритм настройки


Алгоритм обратного распространения ошибок. Этот алгоритм определяет два «потока» в сети.20 декабря 2014

3.2.1. Идея создания алгоритма обратного распространения.  Алгоритм обратного распространением проще всего понять, когда все элементы сети линейны.


Ух не на тот вы форум явно зашли. Ну обучение это что - это вы подсовываете программе ндцать примеров, получаете ответы и правите оценночную функцию (у вас весовые функции) . Вроде там формула была как они должны правиться.

Необходимость иерархической организации нейронной системы. Многослойный ПЕРСЕПТРОН. Алгоритм обратного распространения ошибок.


Обучающий алгоритм обратного распространения. Сетевые конфигурации. Рис. 3.1. Искусственный нейрон с активационнной функцией.

Алгоритм обратного распространения предполагает расчет градиента функции ошибки "обратным распространением сигнала" ошибки.


Рекомендуем

rd-ok.ru Телефон: +7 (382) 089-44-12 Адрес: Краснодарский край, Армавир, Посёлок РТС, дом 43