مقاله تخمین توابع غیرخطی بر پایه شبکه های عصبی با آموزش گردایان مرتبه اول و دوم

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

  مقاله تخمین توابع غیرخطی بر پایه شبکه های عصبی با آموزش گردایان مرتبه اول و دوم دارای ۱۰ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله تخمین توابع غیرخطی بر پایه شبکه های عصبی با آموزش گردایان مرتبه اول و دوم  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله تخمین توابع غیرخطی بر پایه شبکه های عصبی با آموزش گردایان مرتبه اول و دوم،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله تخمین توابع غیرخطی بر پایه شبکه های عصبی با آموزش گردایان مرتبه اول و دوم :

تعداد صفحات:۱۰

چکیده:

الگوریتم گرادیان نزولی پایه بسیاری از الگوریتم های بهینه سازی است و از آن در یادگیری شبکه های عصبی و حداقل سازی مقدار خطای شبکه برای تنظیم پارامتر های شبکه استفاده می شود. دسته وسیعی از تحقیقات برای افزایش سرعت این الگوریتم در آموزش شبکه های عصبی چندلایه پیشرو انجام شده است؛ که از نتایج آن می توان به انواع روش های گرادیان مرتبه اول و دوم اشاره کرد. این مقاله ی مروری به جزئیات دقیق این روش ها نمی پردازد؛ بلکه هدف آن مشخص کردن ویژگی های اصلی این روشها و ارتباطشان است. در این گزارش ، از چهار روش گرادیان مرتبه اول و سه روش مرتبه دوم برای چهار تابع استاندارد جهت تخمین استفاده شد. در بین روش های گرادیان مرتبه اول ، همگرایی سریعتر در روش RPROPو در روش های مرتبه دوم در الگوریتم لونمارکوت (LM) دیده شد. واضح است که روش های مرتبه اول حجم محاسبات کمتری دارند و مقدار فضای کمتری نیاز دارند؛ در عوض برای بسیاری از مسائل بزرگ قابل استفاده نیستند.