기울기의 음수 곱은 알고리즘이 필요한 극한값을 "점프"했음을 나타냅니다. 따라서 현재 단계에서 그래디언트 값이 저장된 메모리 셀(그래디언트 자체가 아니라 메모리 셀임에 유의)은 다음 단계에서 세 번째 조건이 작동하도록 0으로 재설정됩니다. 기사 전체를 읽으면 이것이 알고리즘의 트릭입니다.
기울기의 음수 곱은 알고리즘이 필요한 극한값을 "점프"했음을 나타냅니다. 따라서 현재 단계에서 그래디언트 값이 저장된 메모리 셀(그래디언트 자체가 아니라 메모리 셀임에 유의)은 다음 단계에서 세 번째 조건이 작동하도록 0으로 재설정됩니다. 기사 전체를 읽으면 이것이 알고리즘의 트릭입니다.
나는 이미 혼란스러워서 deltaW=-n*DE/DW를 쓰는 사람도 있고 deltaW=n*DE/DW를 쓰는 사람도 있고 등등. 등. ......
맨 처음부터 시작합시다. RProp은 발견적 알고리즘이며, 시냅스의 가중치에 대한 오류 함수의 1차 도함수의 부호 분석을 사용합니다.
양의 도함수의 부호가 변경되지 않은 경우 dEdW(t)*dEdW(t-1) > 0 즉. 오류 최소화가 완료되면 올바른 방향으로 이동합니다.
기호가 변경된 경우, 즉. dEdW(t)*dEdW(t-1) < 0, 우리는 최소값(로컬 최소값)을 놓쳤습니다. 2단계 뒤로 물러나야 합니다. 첫 번째는 놓친 최소값을 보상하는 것입니다. 귀하의 예에서 DELTAij(t)는 이전 델타 값과 -eta에서 계산되며, 이 단계에서 Wij(t) 수정을 수행할 수 없습니다. 이전 Wij 값이지만 완료되었으므로 도함수의 부호가 변경되는 지점에서 뒤로 두 번 이동합니다.
<deltaW=-n*DE/DW other deltaW=n*DE/DW>는 상관없습니다. 어떤 단계가 어떤 방향으로, 어떤 시점에 수행되는지 이해하면 됩니다.
누가 시도 했습니까?
.................................................................. . ........
역전파와 코시 학습 결합
역전파와 코시 학습을 사용한 결합 알고리즘의 가중치 보정은 (1) 역전파 알고리즘을 사용하여 계산된 방향성 성분과 (2) 코시 분포에 의해 결정된 랜덤 성분의 두 가지 구성 요소로 구성됩니다.
이러한 구성 요소는 각 가중치에 대해 계산되며 그 합은 가중치가 변경되는 양입니다. 코시 알고리즘과 마찬가지로 가중치의 변화를 계산한 후 목적함수를 계산한다. 개선 사항이 있으면 변경 사항이 저장됩니다. 그렇지 않으면 볼츠만 분포에 의해 주어진 확률로 지속됩니다.
가중치 보정은 각 알고리즘에 대해 이전에 제시된 방정식을 사용하여 계산됩니다.
w mn,k (n+1) = w mn,k (n) + η [ a Δ w mn,k (n) + (1 – a ) δ n,k OUT m,j ] + (1 – η) x , _
여기서 η 는 가중치 단계 구성요소에서 상대적인 Cauchy 및 역전파 값을 제어하는 계수입니다. η 가 0으로 설정 되면 시스템은 완전한 코시 머신이 됩니다. η 가 1 이면 시스템은 역전파 기계가 됩니다.
.................................................................. . .....
quasi-Newtonian 및 LMA에서 더 자세히 가능합니다.
LMA = Levenberg–Marquardt 알고리즘
준뉴턴법
2차 그라디언트 방법간단히 말해서 쓸 것이 많습니다.
뉴턴 알고리즘,
xk+1 = xk - sk*H^(-1)(xk)grad f(xk), 여기서
H^(-1)(xk)는 점 xk에서 헤세 행렬의 역행렬입니다.
sk - 단계 크기,
gradf(xk) - 점 xk에서의 함수 기울기.
따라서 준뉴턴 방법에서는 H^(-1)(xk) 대신 2차 편도함수로 구성된 행렬 H(xk)가 사용됩니다.
준뉴턴법에서는 극단차이법을 사용하여 2차 도함수를 계산한다. 따라서 우리는 가장 일반적으로 사용되는 두 가지
CR 계산 공식:
Broyden - Fletcher - Goldfarb - Shanno (BFGS)
데이비던-플레처-파월( DFP )
LMA:
2차 방법에도 적용됩니다. 2차의 편도함수를 계산할 필요가 있고,
xk+1 = xk - sk*H^(-1)(xk)grad f(xk), 여기서
따라서 H^(-1)(xk)는 H= J^t*J로 계산됩니다. 여기서 J는 야코비 행렬입니다.
각각 gradf(xk) = J^t*E, J^t는 전치된 야코비 행렬, E는 네트워크 오류 벡터, 다음
xk+1 = xk - [J^t*J + mu*I]^(-1)*J^t*E, 여기서 mu는 스칼라이며 mu가 0이면 mu ->인 경우 Hessenian 근사를 사용하는 Newton의 방법을 사용합니다. + 정보,
작은 단계로 그라데이션 방법.
여기에 더 많은 토론이 있습니다.
신경 합성기, 디자이너 + 연구실
LMA = Levenberg–Marquardt 알고리즘
준뉴턴법
2차 그라디언트 방법간단히 말해서 쓸 것이 많습니다.
뉴턴 알고리즘,
xk+1 = xk - sk*H^(-1)(xk)grad f(xk), 여기서
H^(-1)(xk)는 점 xk에서 헤세 행렬의 역행렬입니다.
sk - 단계 크기,
gradf(xk) - 점 xk에서의 함수 기울기.
따라서 준뉴턴 방법에서는 H^(-1)(xk) 대신 2차 편도함수로 구성된 행렬 H(xk)가 사용됩니다.
준뉴턴법에서는 극단차이법을 사용하여 2차 도함수를 계산한다. 따라서 우리는 가장 일반적으로 사용되는 두 가지
CR 계산 공식:
Broyden - Fletcher - Goldfarb - Shanno (BFGS)
데이비던-플레처-파월( DFP )
LMA:
2차 방법에도 적용됩니다. 2차의 편도함수를 계산할 필요가 있고,
xk+1 = xk - sk*H^(-1)(xk)grad f(xk), 여기서
따라서 H^(-1)(xk)는 H= J^t*J로 계산됩니다. 여기서 J는 야코비 행렬입니다.
각각 gradf(xk) = J^t*E, J^t는 전치된 야코비 행렬, E는 네트워크 오류 벡터, 다음
xk+1 = xk - [J^t*J + mu*I]^(-1)*J^t*E, 여기서 mu는 스칼라이며 mu가 0이면 mu ->인 경우 Hessenian 근사를 사용하는 Newton의 방법을 사용합니다. + 정보,
작은 단계의 그래디언트 방법.
여기에 더 많은 토론이 있습니다.
신경 합성기, 디자이너 + 연구실
고맙습니다.
문제는 남아 있습니다... 진실은 어디에 있습니까?
왼쪽 상단 모서리(RProp). DE/DW(t-1)*DE/DW<0일 때 왜 DE/DW=0입니까?
고맙습니다.
문제는 남아 있습니다... 진실은 어디에 있습니까?
왼쪽 상단 모서리. DE/DW(t-1)*DE/DW<0일 때 왜 DE/DW=0입니까?
기울기의 음수 곱은 알고리즘이 필요한 극한값을 "점프"했음을 나타냅니다. 따라서 현재 단계에서 그래디언트 값이 저장된 메모리 셀(그래디언트 자체가 아니라 메모리 셀임에 유의)은 다음 단계에서 세 번째 조건이 작동하도록 0으로 재설정됩니다. 기사 전체를 읽으면 이것이 알고리즘의 트릭입니다.
기울기의 음수 곱은 알고리즘이 필요한 극한값을 "점프"했음을 나타냅니다. 따라서 현재 단계에서 그래디언트 값이 저장된 메모리 셀(그래디언트 자체가 아니라 메모리 셀임에 유의)은 다음 단계에서 세 번째 조건이 작동하도록 0으로 재설정됩니다. 기사 전체를 읽으면 이것이 알고리즘의 트릭입니다.
그러나 그러면 de/dw(t-1)=0이 필요합니다.
그러나 그러면 de/dw(t-1)=0이 필요합니다.
이 단계에서는 de/dw(t)이고 다음 단계에서는 de/dw(t-1)이 됩니다.
이 단계에서는 de/dw(t)이고 다음 단계에서는 de/dw(t-1)이 됩니다.
고맙습니다. JRprop q가 각 무게에 대해 개별적인지 또는 어떻게 알려줄 수 있습니까?
나는 이미 혼란스러워서 deltaW=-n*DE/DW를 쓰는 사람도 있고 deltaW=n*DE/DW를 쓰는 사람도 있고 등등. 등. ......
고맙습니다. JRprop q가 각 무게에 대해 개별적인지 또는 어떻게 알려줄 수 있습니까?
내가 이해하는 한, ku one for all
나는 이미 혼란스러워서 deltaW=-n*DE/DW를 쓰는 사람도 있고 deltaW=n*DE/DW를 쓰는 사람도 있고 등등. 등. ......
맨 처음부터 시작합시다. RProp은 발견적 알고리즘이며, 시냅스의 가중치에 대한 오류 함수의 1차 도함수의 부호 분석을 사용합니다.
양의 도함수의 부호가 변경되지 않은 경우 dEdW(t)*dEdW(t-1) > 0 즉. 오류 최소화가 완료되면 올바른 방향으로 이동합니다.
기호가 변경된 경우, 즉. dEdW(t)*dEdW(t-1) < 0, 우리는 최소값(로컬 최소값)을 놓쳤습니다. 2단계 뒤로 물러나야 합니다. 첫 번째는 놓친 최소값을 보상하는 것입니다. 귀하의 예에서 DELTAij(t)는 이전 델타 값과 -eta에서 계산되며, 이 단계에서 Wij(t) 수정을 수행할 수 없습니다. 이전 Wij 값이지만 완료되었으므로 도함수의 부호가 변경되는 지점에서 뒤로 두 번 이동합니다.
<deltaW=-n*DE/DW other deltaW=n*DE/DW>는 상관없습니다. 어떤 단계가 어떤 방향으로, 어떤 시점에 수행되는지 이해하면 됩니다.
이것은 휴리스틱이므로 공식의 정확한 준수가 중요하지 않고 원칙이 중요합니다.