標題: 類神經網路之隨機尋優學習
Random search in neural network learning
作者: 李定邦
Li, Ding-Bang
林育平
Lin, Yu-Ping
電控工程研究所
關鍵字: 類神經網路;隨機尋優學習;自動控制工程;控制工程;電腦;AUTOMATED-CONTROL-ENGINEERING;CONTROL-ENGINEERING;COMPUTER
公開日期: 1992
摘要: 本論文之主旨是針對具有多形(Multimodal)能量函數之類神經網路的學習, 做一些研究與討論。 在這篇論文裡,我們介紹了隨機尋優(Random search) 法的技巧,這種技巧 與梯度下降(Gradient descent)法最大的差別在於搜尋全域最小值的時候,適當 地引入隨機的成份,以增加全域搜尋之能力,和減少對能量函數梯度之依賴,並且 降低初始值對最後收斂結果之影響。另外,在論文裡我們也對幾種隨機尋優法做了 些模擬與分析。在模擬的部份,我們是以一些多形的測試函數假想為類神經網路之 能量函數,來對我們提到的幾種隨機尋優法做測試與分析,而非以實際之神經網路 的學習為例子。這樣做的原因,是為了簡化分析的難度與更清楚地掌握隨機尋優法 的特性。最後,根據模擬之結果,我們對這幾種隨機尋優法做更進一步的比較與討 論,並且評估將這些隨機尋優法應用於實際的神經網路上,以解決多形能量函數學 習問題之可行性。 #9303017 #9303017
URI: http://140.113.39.130/cdrfb3/record/nctu/#NT814327002
http://hdl.handle.net/11536/57441
顯示於類別:畢業論文