بهبود سرعت یادگیری شبکه های عصبی چند لایه با الگوریتم پس انتشار خطا
مقاله با عنوان بهبود سرعت یادگیری شبکه های عصبی چند لایه با الگوریتم پس انتشار خطا در فرمت ورد در 28 صفحه و شامل مطالب زیرمی باشد:
مقدمه
خلاصه ای از الگوریتم BP
فرمول بندی الگوریتم BP
معایب الگوریتم استاندارد پس انتشار خطا1 (SBP)
شکل (1). منحنی یادگیری شبکه برای نرخ های یادگیری مختلف در مسأله XOR
بهبود الگوریتم استاندارد پس انتشار خطا (SBP) - الگوریتم BP از نوع دسته ای1 (BBP)
شکل (2). رفتار شبکه با الگوریتم BBP در مسأله XOR ( ـــ )
رفتار شبکه با الگوریتم SBP (0ـــ)- روش ممنتم 1 برای الگوریتم BP (MBP)
شکل(3): رفتار شبکه با الگوریتم MBP درمسأله XOR (ــــ)- نرخ یادگیری متغیر1 (VLR)
شکل (4). – رفتار شبکه با الگوریتم VLR برای مسأله XOR ( ـــ )
رفتار شبکه با الگوریتم SBP (0 ـــ)
- تغییرات نرخ یادگیری (α) در کل فرآیند یادگیری برای مسأله XOR
- الگوریتم پس انتشار خطای تطبیقی1 (ABP)
شکل (5). منحنی یادگیری الگوریتم BP تطبیقی برای XOR- الگوریتم پس انتشار خطا با نرخ یادگیری و ضریب ممنتم تطبیقی1 (BPALM)
شکل(6). – منحنی یادگیری الگوریتم BPALM در مسأله XOR- تغییرات علامت1
شکل (7). منحنی یادگیری الگوریتم Delta Bar Delta Rule در مسأله XOR- الگوریتم یادگیری Super SAB
2- الگوریتم پس انتشار خطا با سه ترم
آنالیز همگرایی
شکل (10). منحنی یادگیری الگورتم GBP در مسأله XOR به ازای S=2 و S=1
- الگوریتم پس انتشار خطای بهبود پذیر1 (Rprop)
نتیجه گیری
مراجع
یادگیری عمیق
این محصول موج مغزی با امواج THETA است با پوش دادن بع این فایل یادگیری شما مثلا در هنگام مطالعه .فراگیری یک مطلب و هرچیزی که میتواند یادگیری اش را عمق بخشید موثر است که ان را هر روز به مدت2 ماه پشت سر هم گوش کنید تا نتیجه لازم را بگیرید
