|
НАЧАЛО Рисунок 3.11. Упрощенная структура алгоритма обратного распространения ошибки. Если принять, что целевая функция непрерывна, то наиболее эффективными способами обучения оказываются градиентные методы оптимизации, согласно которым уточнение вектора весов (обучение) производится по формуле w(k +1)= w(k)+Aw, (3.6) где Д w = 7 j ‘ p ( w ) , (3.7) 7] коэффициент обучения; p(w) направление в многомерном пространстве w. ПО |
Упрощенная структура алгоритма обратного распространения ошибки представлена на рисунке 3.12. Рисунок 3.12 Упрощенная структура алгоритма обратного распространения ошибки Если принять, что целевая функция непрерывна, то наиболее эффективными способами обучения оказываются градиентные методы оптимизации, согласно которым уточнение вектора весов (обучение) производится по формуле w(& + l) = w(k)+Aw, (3.6) где Aw = rj • p(w). rj коэффициент обучения; p(w) направление в многомерном пространстве w. (3.7) 87 |