Форум: Проблемы искусственного интеллекта

Регистрация | Вход

Все темы | Новая тема  Стр.1 (1)     Поиск:
Автор	Тема: обратное распространение
dimson Сообщений: 6	обратное распространение Добавлено: 12 апр 07 16:08 при обучении нейросети с помощью алгоритма обратного распространения входной слой не обучается?Ведь формула подстройки весов n слоя основана на выходах слоя n-1? разве не так? [Ответ][Цитата]
daner Сообщений: 4593	На: обратное распространение Добавлено: 12 апр 07 16:22 Цитата: Автор: dimson при обучении нейросети с помощью алгоритма обратного распространения входной слой не обучается?Ведь формула подстройки весов n слоя основана на выходах слоя n-1? разве не так? обучаются не слои а связи между слоями. поэтому - ДА. [Ответ][Цитата]
dimson Сообщений: 6	На: обратное распространение Добавлено: 12 апр 07 16:24 да-всмысле связи обучаются? и как же тогда расщитывать изменения весов? [Ответ][Цитата]
daner Сообщений: 4593	На: обратное распространение Добавлено: 12 апр 07 17:22 Цитата: Автор: dimson да-всмысле связи обучаются? и как же тогда расщитывать изменения весов? точно так же как вы и раньше это делали. формулу BP не сложно в интернете найти с кучей примеров. [Ответ][Цитата]
dimson Сообщений: 6	На: обратное распространение Добавлено: 12 апр 07 18:11 формулу я конечно знаю. я имею ввиду обучение связей между входами всей сети(входной образ, в моем случае он бинарен) и первым слоем нейронов.или эти связи так и остаются со случайными значениями? [Ответ][Цитата]
daner Сообщений: 4593	На: обратное распространение Добавлено: 12 апр 07 18:24 Цитата: Автор: dimson формулу я конечно знаю. я имею ввиду обучение связей между входами всей сети(входной образ, в моем случае он бинарен) и первым слоем нейронов.или эти связи так и остаются со случайными значениями? никакие связи не остаются со случ.значением. Я что то не до конца понимаю, в чем у вас проблема? Делайте просто по формуле и ВСЕ. [Ответ][Цитата]
dimson Сообщений: 6	На: обратное распространение Добавлено: 12 апр 07 21:17 имеется формула: изменение весов связи между i-ым нейроном слоя n-1 и j-ым нейроном слоя n = -коэф. скорости обучения * дельту этого нейрона * выход i-ого нейрона слоя n-1 как применить эту формулу для первого(входного) слоя на входы нейронов которого подается непосредственно сам образ. может я что то не понимаю, это единственная формула [Ответ][Цитата]
daner Сообщений: 4593	На: обратное распространение Добавлено: 12 апр 07 23:45 Цитата: Автор: dimson имеется формула: изменение весов связи между i-ым нейроном слоя n-1 и j-ым нейроном слоя n = -коэф. скорости обучения * дельту этого нейрона * выход i-ого нейрона слоя n-1 как применить эту формулу для первого(входного) слоя на входы нейронов которого подается непосредственно сам образ. может я что то не понимаю, это единственная формула Ну во-первых, я формулу наизусть не помню, но то что вы написали, не может быть верным, так как обязательно производную самой функции нейрона надо использовать. смотрите здесь: http://www.inf.uos.de/papers_html/wtc_95_frank/node9.html http://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation http://www.tek271.com/articles/neuralNet/IntoToNeuralNets.html http://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.html особенно последняя ссылка, хорошо иллюстрированна. но в любом случае для перцептрона с 3-мя слоями, вначале исправляются веса межу 3-им и 2-ым слоями (соответственно n=3, n-1=2), а после этого, между первым и вторым слоем (т.е. n=2, n-1=1). Первый слой, это входной слой, поэтому здесь все и заканчивается. [Ответ][Цитата]
Victor G. Tsaregorodtsev Сообщений: 3187	На: обратное распространение Добавлено: 13 апр 07 10:22 Цитата: Автор: dimson изменение весов связи между i-ым нейроном слоя n-1 и j-ым нейроном слоя n = -коэф. скорости обучения * дельту этого нейрона * выход i-ого нейрона слоя n-1 как применить эту формулу для первого(входного) слоя на входы нейронов которого подается непосредственно сам образ. выход i-ого нейрона слоя n-1 - это как раз сам образ вернее его i-я компонента. Подавайте её и всё будет тип-топ ----------------------------------------------------------- нейронные сети, анализ данных, прогнозирование [Ответ][Цитата]
aleph - ХЛО Сообщений: 1391	На: обратное распространение Добавлено: 23 янв 15 1:24 изменение весов связи между i-ым нейроном слоя n-1 и j-ым нейроном слоя n = -коэф. скорости обучения * дельту этого нейрона * выход i-ого нейрона слоя n-1 как применить эту формулу для первого(входного) слоя на входы нейронов которого подается непосредственно сам образ. [Ответ][Цитата]
Стр.1 (1)