The gradient descent algorithm for

The gradient descent algorithm for training the multilayer
perceptron is found slow especially when getting close
to a minimum. One of the reasons is that it uses a fixed-size
step. In order to take into account the changing curvature of
the error surface, many optimization algorithms use steps
that vary with each iteration. In order to solve this problem,
an adaptive learning rate [12] can be applied to attempt
keeping the learning step size as large as possible while
keeping learning stable. The learning rate is made responsive
to the complexity of the local error surface. In this approach,
new weights and biases are calculated using the current
learning rate at each epoch. New outputs and errors are then
calculated. As with momentum, if the new error exceeds the
old error by more than a predefined ratio for example, 1.04,
the new weights and biases are discarded. In addition, the
learning
ate is decreased. Otherwise, the new weights are
kept. If the new error is less than the old error, the learning
rate is increased. This procedure increases the learning rate.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อัลกอริทึมโคตรไล่ระดับการฝึกแบบ multilayerพบเพอร์เซปตรอนช้าโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อการปิดต่ำสุด หนึ่งในเหตุผลคือว่า ใช้แบบถาวรขนาดขั้นตอนการ การคำนึงถึงขนาดการเปลี่ยนแปลงของผิวข้อผิดพลาด ใช้อัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพในขั้นตอนที่แตกต่างกันไปเนื่องด้วย การแก้ปัญหาอัตราการเรียนรู้ที่เหมาะสม [12] ใช้พยายามทำให้การเรียนรู้ขั้นตอนขนาดขนาดใหญ่ที่สุดในขณะรักษาเรียนรู้มั่นคง อัตราการเรียนรู้ที่จะตอบสนองซับซ้อนของผิวข้อผิดพลาดเฉพาะ ในวิธีการนี้น้ำหนักใหม่และยอมคำนวณใช้ปัจจุบันอัตราการเรียนรู้ในแต่ละยุค แสดงผลใหม่และข้อผิดพลาดอยู่แล้วคำนวณ เช่นเดียวกับโมเมนตัม ถ้าข้อผิดพลาดใหม่เกินกว่าข้อผิดพลาดเดิมตามอัตราส่วนที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเช่น 1.04 มากกว่าน้ำหนักใหม่และยอมจะละทิ้ง แห่งเรียน
ate จะลดลง มิฉะนั้น น้ำหนักใหม่เป็นเก็บไว้ ถ้าข้อผิดพลาดใหม่น้อยกว่าผิดพลาดเก่า การเรียนรู้อัตราจะเพิ่มขึ้น ขั้นตอนนี้เพิ่มอัตราการเรียนรู้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ขั้นตอนวิธีการไล่ระดับสีโคตรสำหรับการฝึกอบรมหลายตรอนพบช้าโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อได้รับใกล้เคียงให้น้อยที่สุด หนึ่งในเหตุผลก็คือว่ามันคงใช้ขนาดขั้นตอน เพื่อที่จะคำนึงถึงการเปลี่ยนความโค้งของผิวข้อผิดพลาดขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพจำนวนมากใช้ขั้นตอนที่แตกต่างกันกับแต่ละซ้ำ เพื่อที่จะแก้ปัญหานี้มีอัตราการเรียนรู้การปรับตัว [12] สามารถนำมาใช้เพื่อพยายามรักษาขนาดขั้นตอนการเรียนรู้ที่มีขนาดใหญ่ที่สุดในขณะที่การรักษาเสถียรภาพการเรียนรู้ อัตราการเรียนรู้ที่จะทำที่ตอบสนองต่อความซับซ้อนของพื้นผิวข้อผิดพลาดในท้องถิ่น ในวิธีนี้น้ำหนักใหม่และอคติจะคำนวณโดยใช้ในปัจจุบันอัตราการเรียนรู้ในแต่ละยุค เอาท์พุทใหม่และข้อผิดพลาดจะถูกคำนวณ เช่นเดียวกับโมเมนตัมว่าข้อผิดพลาดใหม่เกินกว่าข้อผิดพลาดเก่ากว่าอัตราส่วนที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเช่น 1.04, น้ำหนักใหม่และอคติจะถูกยกเลิก นอกจากนี้การเรียนรู้อัตรา จะลดลง มิฉะนั้นน้ำหนักใหม่จะถูกเก็บไว้ ถ้าข้อผิดพลาดใหม่จะน้อยกว่าข้อผิดพลาดเก่าเรียนรู้อัตราการเพิ่มขึ้น ขั้นตอนนี้จะเพิ่มอัตราการเรียนรู้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ขั้นตอนวิธีการสำหรับการฝึกอบรมเพอร์เซปตรอนหลายเชื้อสาย
พบช้าโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเข้าใกล้
ให้น้อยที่สุด เหตุผลหนึ่งคือว่า มันใช้ขนาดคงที่
ขั้นตอน เพื่อรับการเปลี่ยนความโค้งของพื้นผิว
ข้อผิดพลาด ขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพมากใช้ขั้นตอน
ที่แตกต่างกันไปในแต่ละซ้ำ . เพื่อที่จะแก้ปัญหานี้
การปรับเปลี่ยนอัตราการเรียนรู้ [ 12 ] สามารถใช้เพื่อพยายามรักษาการเรียนรู้ขั้นตอนขนาด

รักษาที่มีขนาดใหญ่ที่สุดในขณะที่การเรียนรู้ที่มั่นคง อัตราการเรียนรู้ได้ตอบสนอง
ถึงความซับซ้อนของพื้นผิวข้อผิดพลาดภายใน ในวิธีนี้
น้ำหนักใหม่และอคติจะคำนวณโดยใช้อัตราการเรียนรู้ในปัจจุบัน
ในแต่ละยุคสมัย ออกใหม่และข้อผิดพลาดจะถูกคำนวณแล้ว
. ด้วยแรงผลักดันถ้าข้อผิดพลาดใหม่เกิน
ข้อผิดพลาดเก่ามากกว่าอัตราส่วนที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเช่น 1.04
น้ำหนักใหม่และอคติจะถูกละทิ้ง นอกจากนี้
เรียนคะแนนลดลง มิฉะนั้นน้ำหนักใหม่
เก็บไว้ ถ้าข้อผิดพลาดข้อผิดพลาดใหม่น้อยกว่าเก่า อัตราการเรียนรู้
เพิ่มขึ้น ขั้นตอนนี้ช่วยเพิ่มอัตราการเรียนรู้