مشاهده مشخصات مقاله
بهبود آموزش شبکهی عصبی تابع پایهی شعاعی با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی گروه ذرّات
|
Authors |
|
|
Conference |
هفدهمین کنفرانس ملی سالانه انجمن کامپیوتر ایران |
|
Abstract |
شبکهی عصبی تابع پایهی شعاعی (RBF) به دلیل سادگی تخمین پارامتر‌های شبکه و ویژگی تعمیم‌‌پذیری آن به طور گسترده در مسائل دسته‌بندی و درونیابی به کار گرفته می‌شود. در این مقاله استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی گروه ذرّات (PSO) در آموزش سه مرحله‌ای شبکهی تابع پایهی شعاعی ارائه شده است. در روش ارائه شده از روشی جدید بر مبنای الگوریتم بهینه‌سازی گروه ذرّات برای تعیین مراکز واحدهای لایه میانی شبکه، از روش نزدیکترین k همسایه (kNN) برای تعیین پهنای آنها و از تندترین کاهش بهینه(OSD) برای تعیین اوزان شبکه در کنار تعیین نرخ بهینهی یادگیری (OLR) در آموزش آن استفاده شده است. روش مذکور برای دسته‌بندی پنج مسأله‌ی نمونه از پایگاه دادهی پروبن1 به کار برده شد و نتایج حاصل با روش آموزش سه مرحله‌ای دیگری مقایسه شده است. نتایج بدست آمده دقت بالاتر و انحراف کمتری را در پاسخ‌ها نشان می‌دهند. |
|
قیمت |
-
برای اعضای سایت : 100,000 Rial
-
برای دانشجویان عضو انجمن : 20,000 Rial
-
برای اعضای عادی انجمن : 40,000 Rial
|
خرید مقاله
|
|
.gif){kind=icon}