До проблеми локальних мінімумів при навчанні глибоких нейронних мереж
Ескіз недоступний
Дата
2024-09
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
В роботі розглянута проблема локальних мінімумів при навчанні повнозв’язних штучних нейронних мереж, що виявляється у завмиранні навчання в області нераціональних або неприйнятних рішень. Виконано порівняльний аналіз стану мережі при потраплянні у локальний мінімум для нейронних мереж з різною кількістю шарів. На основі результатів аналізу запропонована модель навчання, що дозволяє зменшити вплив локальних мінімумів на процес навчання глибоких нейронних мереж шляхом визначення нейронів, що обумовлюють завмирання процесу навчання, і їх модифікації для виходу з локального мінімуму. Показані результати практичної апробації розробленої моделі.
Опис
Гайда, А. Ю. До проблеми локальних мінімумів при навчанні глибоких нейронних мереж = To the problem of local minima in learning deep neural networks / А. Ю. Гайда, Г. С. Морозова, Є. Є. Лученков // Матеріали ХV міжнар. наук.-техн. конф. "Інновації в суднобудуванні та океанотехніці". – Миколаїв : НУК, 2024. – С. 975–980.
Ключові слова
штучна нейронна мережа, глибока нейронна мережа, навчання штучної нейронної мережі, локальний мінімум, глобальний мінімум, «Іриси Фішера», «Червоне вино», artificial neural network, deep neural network, artificial neural network training, local minimum, global minimum, “Fisher irises”, “Red wine”