Нейронные сети и нейроконтроллеры. Бураков М.В. - 72 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

72
Классический градиентный метод поиска минимума функции
f(X), где X – вектор, состоит в изменении аргумента в направлении
антиградиента:
1
()
( ) () .
fX
Xt Xt
X
η
+= -
Для выходного слоя можно записать
1
()
( ) () .
EV
Vt Vt
V
η
+= -
Рис. 3.3. Иллюстрация явления переобучения
Рис. 3.4. Двухслойная ИНС ПР
Z
X
x
1
x
2
W
Входной слой Скрытый слой
x
i
x
n
1
2
m
1
p
V
Выходной слой
z
1
=F( y
1
)
z
p
=F( y
p
)
k
z
k
=F( y
k
)
j
u
j
y
x x
y
а) б)

Страницы