Патенты автора Анцев Александр Витальевич (RU)
СПОСОБ ОБУЧЕНИЯ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ // 2566979
Изобретение относится к искусственным нейронным сетям и может быть использовано для обучения нейронной сети при моделировании физических явлений технологических процессов. Техническим результатом является обеспечение гарантии сходимости и ускорения процесса обучения искусственной нейронной сети. Способ состоит в том, что передают многомерный входной вектор X=[x1, x2, … xN] в многослойную нейронную сеть со структурой: N синапсов в входном слое, один скрытый слой с Nh синапсами и Nc синапсов в выходном слое, вычисляют соответствующие кросскорреляционные и автокорреляционные функции, определяют веса скрытого и выходного слоев на основе решения системы уравнений антиградиента, причем в случае увеличения ошибки производят выбор направления изменения весов скрытого слоя путем последовательного назначения пары ближайших значений текущего веса скрытого слоя w1(j,k)=w(j,k)-ξ и w2(j,k)=w(j,k)+ξ, где 0<ξ≤0,001, и сравнивают соответствующие им изменения средней квадратичной ошибки и , где Е1, Е2 - значения средней квадратичной ошибки, соответствующей весам скрытого слоя w1(j,k) и w2(j,k); - значение средней квадратичной ошибки предыдущего опыта, если ΔЕ1<ΔE2, то изменяют веса скрытого слоя в направлении уменьшения, если ΔЕ1≥ΔЕ2, то изменяют веса скрытого слоя в направлении увеличения. 5 ил.
