Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе


              

уменьшая большинство, но сохраняя значения


Штрафная функция



уже фигурировала в лекции 3.

Здесь
- число нейронов в скрытом слое,
- величина связи, между
-м входным и
-м скрытым нейронами
- вес связи между
-м скрытым и
-м выходным нейронами.

Использование регуляризирующего члена
приводит к дифференциации весов по величи-нам, уменьшая большинство, но сохраняя значения некоторых из них. Обучение сети произво-дится методом обратного распространения ошибки.


Содержание  Назад  Вперед