نام فایل : بهبود سرعت یادگیری شبکه های عصبی ... 27ص

فرمت : .doc

تعداد صفحه/اسلاید : 20

حجم : 430 کیلوبایت

مقدمه
شبکه های عصبی چند لایه پیش خور
1
به طور وسیعی د ر زمینه های متنوعی از قبیل طبقه بندی الگوها، پردازش تصاویر، تقریب توابع و ... مورد استفاده قرار گرفته است.
الگوریتم یادگیری پس انتشار خطا
2
، یکی از رایج ترین الگوریتم ها جهت آموزش شبکه های عصبی چند لایه پیش خور می باشد. این الگوریتم، تقریبی از الگوریتم بیشترین تنزل
3
می باشد و در چارچوب یادگیری عملکردی
4
قرار می گیرد.
عمومیت یافتن الگوریتم
BP
، بخاطر سادگی و کاربردهای موفقیت آمیزش در حل مسائل فنی- مهندسی می باشد.
علیرغم، موفقیت های کلی الگوریتم
BP
در یادگیری شبکه های عصبی چند لایه پیش خور هنوز، چندین مشکل اصلی وجود دارد:
- الگوریتم پس انتشار خطا، ممکن است به نقاط مینیمم محلی در فضای پارامتر، همگرا شود. بنابراین زمانی که الگوریتم
BP
همگرا می شود، نمی توان مطمئن شد که به یک جواب بهینه رسیده باشیم.
- سرعت همگرایی الگوریتم
BP
، خیلی آهسته است.
از این گذشته، همگرایی الگوریتم
BP
، به انتخاب مقادیر اولیه وزنهای شبکه، بردارهای بایاس و پارامترها موجود در الگوریتم، مانند نرخ یادگیری، وابسته است.
در این گزارش، با هدف بهبود الگوریتم
...