Тренування штучних нейронних мереж з пороговою функцією активації методом оберненого поширення похибки

Автор(и)

  • Ростислав Ігорович Дзінько

DOI:

https://doi.org/10.20535/1560-8956.21.2012.30664

Ключові слова:

штучна нейронна сітка, функція активації нейронів, функція Хевісайда

Анотація

В даній статті розглядається спосіб тренування нейронних мереж прямого поширення сигналу з оберненим поширенням похибки з використанням порогової функції активації (Хевісайда). В зв’язку з тим, що порогова функція не є диференційовною на області визначення, прямо використовуватись при тренуванні штучних нейронних мереж вказаним методом вона не може. Саме тому дана робота пропонує метод імітації даної функції альтернативними, в результаті чого зростає швидкість навчання нейронної мережі до отримання певного порогового значення похибки

Посилання

Necht-Nielsen R. “Theory of the backpropagation neural network”, International Joint Conference on Neural Networks, 1989.

Дзінько Р.І. Використання шаблонів проектування програмного забезпечення у моделюванні РТК / Дзінько Р.І., Гордійчук А.М., Лісовиченко О.І. - Адаптивні системи автоматичного управління, 19 (39) 2011.

Krogh A. Neural Network Ensembelles, Cross Validation and Active Learning / Krogh A., Vedelsby J. - Denmark 1995.

##submission.downloads##

Опубліковано

2012-11-22