The Levenberg–Marquardt algorithm,

The Levenberg–Marquardt algorithm, as a quasi-Newton method, was designed to approach the second-order training speed of neural network. The model parameter space (weight space in the case of neural network) is searched using an iterative procedure that combines the Gauss–Newton algorithm and the method of gradient descent.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ขั้นตอนวิธี Levenberg – Marquardt เป็นวิธีการนิวตันวนอุทยาน ถูกออกแบบให้วิธีสั่งสองฝึกความเร็วของโครงข่ายประสาท พื้นที่พารามิเตอร์แบบ (ในกรณีของโครงข่ายประสาทน้ำหนักพื้นที่) มีการค้นหาโดยใช้กระบวนการซ้ำที่รวมวิธีการไล่ระดับสีโคตรและอัลกอริทึม Gauss-นิวตัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อัลกอริทึม Levenberg-Marquardt เป็นวิธีกึ่งนิวตันได้รับการออกแบบที่จะเข้าใกล้ความเร็วการฝึกอบรมลำดับที่สองของโครงข่ายประสาทเทียม พื้นที่รูปแบบพารามิเตอร์ (พื้นที่น้ำหนักในกรณีของเครือข่ายประสาท) จะค้นหาโดยใช้ขั้นตอนซ้ำที่รวมขั้นตอนวิธีการเกาส์นิวตันและวิธีการไล่ระดับสีโคตร

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การ levenberg –มาร์คว ขั้นตอนวิธีเป็นกึ่งนิวตันวิธีออกแบบแนวทางที่สองการฝึกอบรมความเร็วของโครงข่ายประสาทเทียม . รูปแบบพารามิเตอร์พื้นที่ ( น้ำหนักพื้นที่ในกรณีของเครือข่ายประสาท ) ค้นหาใช้ซ้ำขั้นตอนที่รวมขั้นตอนวิธีเกาส์ - นิวตันและวิธีการของการไล่ระดับสีโคตร .