Перейти к основному содержанию
В началоВ начало



Новосибирский государственный
университет экономики и управления

  • В начало
  • Календарь
  • Дополнительно
Гостевой доступ Вход

Путь к странице
  • В начало / ►
  • Курсы / ►
  • О курсе / ►
  • Информационные технологии (ВО) / ►
  • ВВЕДЕНИЕ / ►
  • Термины и определения Теории искусственных нейронных сетей

Блоки

  1. О курсе
  2. Информационные технологии (ВО)
  3. ВВЕДЕНИЕ
  4. Термины и определения Теории искусственных нейронных сетей

Блоки

Назад

Гессиан

Гессиан, или матрица Гессе (Hessian matrix), функции стоимости E(w),  обозначаемая символом Н, определяется как вторая производная E(w) по вектору весов w 

Гессиан играет важную роль в изучении нейронных сетей и характеризуется свойствами:

1. Собственные числа Гессиана оказывают определяющее влияние на динамику

обучения методом обратного распространения.

2. На основе матрицы, обратной Гессиану, можно выделить несущественные синаптические веса многослойного персептрона и отключить их.

3. Гессиан составляет основу методов оптимизации второго порядка, применяемых в качестве альтернативы алгоритма обратного распространения (См: Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е изд., испр.: Пер. с англ. — М. : И.Д. Вильяме, 2006. — С. 276)

» Термины и определения Теории искусственных нейронных сетей

◄ Методические рекомендации для самостоятельной работы. Часть 2
Термины и определения. Генетические алгоритмы ►

Блоки

Блоки

Навигация
Вы можете переместить блок сюда, чтобы он попал в док

Блоки

Пропустить Навигация

Навигация

  • В начало

    • Личный кабинет

    • Курсы

      • Информационные технологии (ВО)

        • ВВЕДЕНИЕ

          • ГлоссарийТермины и определения Теории искусственных нейронн...

            • Обзор по алфавиту

            • Обзор по категориям

Блоки

Сообщить о проблеме можно в разделе "Обращения" личного кабинета студента

Вы используете гостевой доступ Выход
На базе СЭО 3KL