Hibrit sinir ağları. - sayfa 17

Yeni yorum
 

Kim denedi?

................................................ . ........

Geri yayılımı Cauchy öğrenmesi ile birleştirmek

Geri yayılım ve Cauchy öğrenimini kullanan birleşik algoritmadaki ağırlık düzeltmesi iki bileşenden oluşur: (1) geri yayılım algoritması kullanılarak hesaplanan yönlü bir bileşen ve (2) Cauchy dağılımı tarafından belirlenen rastgele bir bileşen.

Bu bileşenler her ağırlık için hesaplanır ve bunların toplamı, ağırlığın değişme miktarıdır. Cauchy algoritmasında olduğu gibi ağırlıktaki değişim hesaplandıktan sonra amaç fonksiyonu hesaplanır. Bir gelişme varsa, değişiklik kaydedilir. Aksi takdirde, Boltzmann dağılımı tarafından verilen bir olasılıkla devam eder.

Ağırlık düzeltmesi, algoritmaların her biri için daha önce sunulan denklemler kullanılarak hesaplanır:

w mn,k (n+1) = w mn,k (n) + η [ a Δ w mn,k (n) + (1 – a ) δ n,k ÇIKIŞ m,j ] + (1 – η) x ile ,

burada η , ağırlık adımı bileşenlerinde bağıl Cauchy ve geri yayılım değerlerini yöneten katsayıdır. η sıfıra ayarlanırsa sistem tam bir Cauchy makinesi olur . η bire eşitse sistem geri yayılım makinesi olur .

................................................ . .....

 
gumgum >> :

Yarı-Newtonian ve LMA'da daha ayrıntılı olarak mümkündür.

LMA = Levenberg–Marquardt algoritması

Yarı Newton yöntemi

İkinci Derece Gradyan Yöntemleri


Yazacak çok şey var kısaca:


Newton algoritması,
xk+1 = xk - sk*H^(-1)(xk)grad f(xk), burada
H^(-1)(xk), xk noktasında Hessian matrisinin tersidir,
sk - adım boyutu,
gradf(xk) - xk noktasında fonksiyon gradyanı.

bu nedenle, yarı Newton yönteminde, H^(-1)(xk) yerine, ikinci dereceden kısmi türevlerden oluşturulan H(xk) matrisi kullanılır,
yarı-Newton yönteminde, ikinci türevler aşırı farklar yöntemi kullanılarak hesaplanır. Buna göre, en yaygın olarak kullanılan iki tane var

CR hesaplama formülleri:


Broyden - Fletcher - Goldfarb - Shanno (BFGS)

Davidon-Fletcher-Powell ( DFP )


LMA:


aynı zamanda ikinci dereceden yöntemler için de geçerlidir, yani. ikinci dereceden kısmi türevleri hesaplamak gerekir,


xk+1 = xk - sk*H^(-1)(xk)grad f(xk),nerede

yani, H^(-1)(xk) H= J^t*J olarak hesaplanır, burada J Jacobian'dır

sırasıyla gradf(xk) = J^t*E, J^t aktarılmış Jacobian'dır, E ağ hata vektörüdür, o zaman

xk+1 = xk - [J^t*J + mu*I]^(-1)*J^t*E, burada mu, 0 ise skalerdir, Newton'un Hessen yaklaşımına sahip yöntemine sahibiz, eğer mu -> + Bilgi,

küçük bir adımla gradyan yöntemi.


Burada daha fazla tartışma var:


Nöro-sentezleyici, tasarımcı + laboratuvar

 
rip писал(а) >>

LMA = Levenberg–Marquardt algoritması

Yarı Newton yöntemi

İkinci Derece Gradyan Yöntemleri

Yazacak çok şey var kısaca:

Newton algoritması,
xk+1 = xk - sk*H^(-1)(xk)grad f(xk),nerede
H^(-1)(xk), xk noktasında Hessian matrisinin tersidir,
sk - adım boyutu,
gradf(xk) - xk noktasında fonksiyon gradyanı.

bu nedenle, yarı Newton yönteminde, H^(-1)(xk) yerine, ikinci dereceden kısmi türevlerden oluşturulan H(xk) matrisi kullanılır,
yarı-Newton yönteminde, ikinci türevler aşırı farklar yöntemi kullanılarak hesaplanır. Buna göre, en yaygın olarak kullanılan iki tane var

CR hesaplama formülleri:

Broyden - Fletcher - Goldfarb - Shanno (BFGS)

Davidon-Fletcher-Powell ( DFP )


LMA:

aynı zamanda ikinci dereceden yöntemler için de geçerlidir, yani. ikinci dereceden kısmi türevleri hesaplamak gerekir,

xk+1 = xk - sk*H^(-1)(xk)grad f(xk),nerede

yani, H^(-1)(xk) H= J^t*J olarak hesaplanır, burada J Jacobian'dır

sırasıyla gradf(xk) = J^t*E, J^t aktarılmış Jacobian'dır, E ağ hata vektörüdür, o zaman

xk+1 = xk - [J^t*J + mu*I]^(-1)*J^t*E, burada mu, 0 ise skalerdir, Newton'un Hessen yaklaşımına sahip yöntemine sahibiz, eğer mu -> + Bilgi,

küçük bir adımla gradyan yöntemi.

Burada daha fazla tartışma var:


Nöro-sentezleyici, tasarımcı + laboratuvar

Teşekkür ederim.

Soru kalıyor... Gerçek nerede?

Sol üst köşe (RProp). DE/DW(t-1)*DE/DW<0 iken neden DE/DW=0?

 
gumgum >> :

Teşekkür ederim.

Soru kalıyor... Gerçek nerede?

Sol üst köşe. DE/DW(t-1)*DE/DW<0 iken neden DE/DW=0?

gradyanların negatif ürünü, algoritmanın gerekli ekstremumu "atladığını" gösterir. Bu nedenle, mevcut adımda gradyan değerinin depolandığı hafıza hücresi (degradenin kendisi değil hafıza hücresi olduğuna dikkat edin) üçüncü koşulun bir sonraki adımda çalışması için sıfıra sıfırlanır. Makaleyi tam olarak okursanız, algoritmanın hilesi budur.

 
alsu писал(а) >>

gradyanların negatif ürünü, algoritmanın gerekli ekstremumu "atladığını" gösterir. Bu nedenle, mevcut adımda gradyan değerinin depolandığı bellek hücresi (degradenin kendisi değil, hafıza hücresi olduğuna dikkat edin) üçüncü koşulun bir sonraki adımda çalışması için sıfıra sıfırlanır. Makaleyi tam olarak okursanız, algoritmanın hilesi budur.

Ama sonra de/dw(t-1)=0'a ihtiyacınız var

 
gumgum >> :

Ama sonra de/dw(t-1)=0'a ihtiyacınız var

bu adımda de/dw(t), sonraki adımda de/dw(t-1) olur

 
alsu писал(а) >>

bu adımda de/dw(t), sonraki adımda de/dw(t-1) olur

Teşekkür ederim. Bana JRprop ile q'nun her ağırlık için ayrı olduğunu veya nasıl olduğunu söyleyebilir misiniz?

 

Zaten kafam karıştı, bazıları deltaW=-n*DE/DW yazıyor, diğerleri deltaW=n*DE/DW, diğerleri vb. yazıyor. vb. ......

 
gumgum >> :

Teşekkür ederim. Bana JRprop ile q'nun her ağırlık için ayrı olduğunu veya nasıl olduğunu söyleyebilir misiniz?

anladığım kadarıyla herkes için ku bir

 
gumgum >> :

Zaten kafam karıştı, bazıları deltaW=-n*DE/DW yazıyor, diğerleri deltaW=n*DE/DW, diğerleri vb. yazıyor. vb. ......

En baştan başlayalım, RProp bir buluşsal algoritmadır, hata fonksiyonunun birinci türevinin işaretinin sinapsın ağırlığına göre analizini kullanır.

Pozitif türevin işareti değişmediyse, dEdW(t)*dEdW(t-1) > 0 yani. Hata minimizasyonu yapıldı, doğru yönde ilerliyoruz.

İşaret değiştiyse, yani. dEdW(t)*dEdW(t-1) < 0, minimumu (yerel minimum) kaçırdık, 2 adım geri gitmemiz gerekiyor. Birincisi, kaçırdığımız minimumu telafi etmektir - sizin örneğinizde, DELTAij(t) önceki delta değerinden ve -eta'dan hesaplanır, bu adımda Wij(t) düzeltmesini yapamazsınız, o zaman sadece geri döneceğiz önceki Wij değeri, ancak işiniz bittiğinden, yani türevin işaretinin değiştiği noktadan iki kez geriye gidiyoruz demektir.


<deltaW=-n*DE/DW other deltaW=n*DE/DW> ile ilgili olarak, önemli değil, sadece hangi adımın, hangi yönde ve zamanda hangi noktada olduğunu anlamanız gerekiyor.


Bu bir buluşsal olduğundan, formüllere tam olarak uyulması önemli değildir, ilke önemlidir.

1...10111213141516171819202122
Yeni yorum