MLP با قانون یادگیری دلتا دلتا (جلسه ششم)

۲۰,۰۰۰ تومان

توضیحات

پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری دلتا دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا

همانطور که در جلسه پنجم توضیح دادیم در پروژه‌های عملی تعیین نرخ یادگیری برای الگوریتم گرادیان نزولی بسیار سخت و چالش برانگیز است، زیرا که اگر نرخ یادگیری کم انتخاب شود، الگوریتم ممکن است در مینیمم‌های محلی گیر کند و در نتیجه شبکه به درستی آموزش نبیند و یا اگر نرخ یادگیری بزرگ انتخاب شود امکان دارد شبکه به حالت نوسانی و ناپایدار برسد و در نتیجه همگرا نشده و آموزش نبیند. برای حل این مشکل چند روش ساده از قبیل ترم ممنتوم، search then converge و time variant  در متلب پیاده‌سازی کردیم و مزایا و معایب هر روش را توضیح دادیم و در انتها توضیح دادیم که روشهای ذکر شده با اینکه تا حدودی توانسته‌اند مشکل تعیین نرخ یادگیری را حل کنند ولی کافی نیستند و نیاز است که شرطهای دیگری نیز در تعیین نرخ یادگیری گنجانده شود.

در این جلسه شروط مورد نیاز جهت تعیین نرخ یادگیری بهینه را  توضیح میدهیم و سپس تئوری الگوریتم یادگیری دلتا دلتا را توضیح داده و در نهایت در متلب به صورت گام به گام پیاده‌سازی می‌کنیم. و ایرادات اساسی این الگوریتم را توضیح میدهیم تا آماده شویم برای جلسه هفتم که الگورتیم دلتا بار دلتا را در آن آموزش می‌دهیم. الگورتیم دلتا بار دلتا گل سرسبد الگورتیم‌های یادگیری پس انتشار خطا هست که به صورت بهینه نرخ یادگیری را تعیین می‌کند و مشکل اساسی الگوریتم پس انتشار خطا را حل می‌کند. برای اینکه جلسه هفتم را بهتر متوجه بشوید لازم است که این جلسه را مشاهده کنید.

نکته: بخشی از مباحث این جلسه طبق مطالب فصل کتاب Simon haykin است.

نکته:   درصورتی که با خرید محصول مشکل داشتید با شماره‌ی 2687 – 038 -0936 تماس بگیرید.


اولین سایت آموزشی دروس تخصصی مربوط به رشته ی مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی

لینک کانال

لینک اینستاگرام 

سوالات و دیدگاه خود را درباره ی این جلسه با ما درمیان بگذارید.

 

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

.فقط مشتریانی که این محصول را خریداری کرده اند و وارد سیستم شده اند میتوانند برای این محصول دیدگاه ارسال کنند.

تمام حقوق مادی و معنوی این سایت مربوط به آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی می باشد
X