Νέες μέθοδοι εκπαίδευσης τεχνητών νευρωνικών δικτύων, βελτιστοποίησης και εφαρμογές

Περίληψη

Η παρούσα διατριβή ασχολείται με την μελέτη και την εκπαίδευση Τεχνητών Νευρωνικών Δικτύων (ΤΝΔ) με μεθόδους Βελτιστοποίησης και τις εφαρμογές αυτών. Η παρουσίαση των επιμέρους θεμάτων και αποτελεσμάτων της διατριβής αυτής οργανώνεται ως εξής: Στο Κεφάλαιο 1 παρέχουμε τους βασικούς ορισμούς και περιγράφουμε τη δομή και τη λειτουργία των ΤΝΔ. Στη συνέχεια, παρουσιάζουμε μια σύντομη ιστορική αναδρομή, αναφέρουμε μερικά από τα πλεονεκτήματα της χρήσης των ΤΝΔ και συνοψίζουμε τους κύριους τομείς όπου τα ΤΝΔ εφαρμόζονται. Τέλος, περιγράφουμε τις βασικές κατηγορίες μεθόδων εκπαίδευσης. Το Κεφάλαιο 2 αφιερώνεται στη μαθηματική θεμελίωση της εκπαίδευσης ΤΝΔ. Περιγράφουμε τη γνωστή μέθοδο της πισθοδρομικής διάδοσης του σφάλματος (Backpropagation) και δίνουμε αποδείξεις σύγκλισης για μια κλάση μεθόδων εκπαίδευσης που χρισιμοποιούν μονοδιάστατες ελαχιστοποιήσεις. Στο τέλος του κεφαλαίου παρουσιάζουμε κάποια θεωρητικά αποτελέσματα σχετικά με την ικανότητα των ΤΝΔ να προσεγγίζουν άγνωστες συναρτήσ ...
περισσότερα

Περίληψη σε άλλη γλώσσα

This thesis investigates Optimization methods for Artificial Neural Network training and their applications. In the first chapters we discuss the basic neural network definitions, well known network architectures and training methods, as well as the theoretical background that supports the development of new efficient and effective training algorithms. In Chapter 3 a new generalized theoretical result is presented that underpins the development of first-order globally convergent batch training algorithms which employ local learning rates. This result allows us to equip the algorithms of this class with a strategy for adapting the direction of search to a descent one. In this way, a decrease of the batch-error measure at each training iteration is ensured, and convergence of the sequence of weight iterates to a local minimizer of the batch error function is obtained from remote initial weights. The effectiveness of the theoretical result is illustrated in application examples by compari ...
περισσότερα
Πρέπει να είστε εγγεγραμένος χρήστης για έχετε πρόσβαση σε όλες τις υπηρεσίες του ΕΑΔΔ  Είσοδος /Εγγραφή

Όλα τα τεκμήρια στο ΕΑΔΔ προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα.

DOI
10.12681/eadd/14281
Διεύθυνση Handle
http://hdl.handle.net/10442/hedi/14281
ND
14281
Εναλλακτικός τίτλος
New neural network training methods, optimization and application
Συγγραφέας
Πλαγιανάκος, Βασίλειος Παναγιώτης
Ημερομηνία
2002
Ίδρυμα
Πανεπιστήμιο Πατρών. Σχολή Θετικών Επιστημών. Τμήμα Μαθηματικών
Εξεταστική επιτροπή
Βραχάτης Μιχαήλ
Μπούντης Αναστάσιος
Μπότσαρης Χαράλαμπος
Λάγαρης Ισαάκ
Λύκας Αριστείδης
Λυκοθανάσης Σπυρίδων
Σταφυλοπάτης Ανδρέας
Επιστημονικό πεδίο
Φυσικές Επιστήμες
Μαθηματικά
Λέξεις-κλειδιά
Δίκτυα, Τεχνητά νευρωνικά; Εκπαίδευση ανά πρότυπο εισόδου; Εκπαίδευση ανά ομάδα προτύπων εισόδου; Δίκτυα, Νευρωνικά με ακέραια βάρη; Δίκτυα, Νευρωνικά με συναρτήσεις κατώφλια; Μη μονότονη εκπαίδευση; Παράλληλοι αλγόριθμοι εκπαίδευσης; Ευρεία σύγκλιση αλγορίθμων εκπαίδευσης
Χώρα
Ελλάδα
Γλώσσα
Ελληνικά
Άλλα στοιχεία
xviii, 150 σ., εικ.