TAILIEUCHUNG - Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P9

A Class of Normalised Algorithms for Online Training of Recurrent Neural Networks A normalised version of the real-time recurrent learning (RTRL) algorithm is introduced. This has been achieved via local linearisation of the RTRL around the current point in the state space of the network. Such an algorithm provides an adaptive learning rate normalised by the L2 norm of the gradient vector at the output neuron. The analysis is general and also covers simpler cases of feedforward networks and linear FIR filters. | Recurrent Neural Networks for Prediction Authored by Danilo P. Mandic Jonathon A. Chambers Copyright 2001 John Wiley Sons Ltd ISBNs 0-471-49517-4 Hardback 0-470-84535-X Electronic 9 A Class of Normalised Algorithms for Online Training of Recurrent Neural Networks Perspective A normalised version of the real-time recurrent learning RTRL algorithm is introduced. This has been achieved via local linearisation of the RTRL around the current point in the state space of the network. Such an algorithm provides an adaptive learning rate normalised by the L2 norm of the gradient vector at the output neuron. The analysis is general and also covers simpler cases of feedforward networks and linear FIR filters. Introduction Gradient-descent-based algorithms for training neural networks such as the backpropagation backpropagation through time recurrent backpropagation RBP and real-time recurrent learning RTRL algorithm typically suffer from slow convergence when dealing with statistically nonstationary inputs. In the area of linear adaptive filters similar problems with the LMS algorithm have been addressed by utilising normalised algorithms such as NLMS. We therefore introduce a normalised RTRL-based learning algorithm with the idea to impose similar stabilisation and convergence effects on training of RNNs as normalisation imposes on the LMS algorithm. In the area of linear FIR adaptive filters it is shown Soria-Olivas et al. 1998 that a normalised gradient-descent-based learning algorithm can be derived starting from the Taylor series expansion of the instantaneous output error of an adaptive FIR filter given by e k 1 e k de k w d e k A w k AW k e k 1 e k dwi k Aw k 2 2 dwi k dwj k k j k 150 OVERVIEW From the mathematical description of LMS1 from Chapter 2 we have and de k dwi k x k i 1 i 1 2 . N Awi k p k e k x k i 1 i 1 2 . N. Due to the linearity of the FIR filter the second- and higher-order partial derivatives in vanish. Combining - yields

• Kĩ thuật Viễn thông
• Mạng thần kinh
• Artificial neural network
• mạng lưới
• thần kinh
• dự đoán mạng lưới
• Nghiên cứu mạng nơ ron thần kinh
• Ứng dụng mạng nơ ron
• Mạng nơ ron
• Mạng nơ ron thần kinh
• Dự báo lũ các sông
• Dự báo lũ
• Tạp chí khoa học
• Ứng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo
• Mạng thần kinh nhân tạo
• Quản trị rủi ro tín dụng
• Ngân hàng thương mại
• Thành phố Biên Hòa
• Luận văn Thạc sĩ Kinh tế
• Tài chính ngân hàng
• Dự báo chỉ số thị trường chứng khoán
• Thị trường chứng khoán
• Mô hình mạng thần kinh nhân tạo
• Hệ thống điều khiển thông minh
• Kỹ thuật điều khiển thông minh
• Cấu trúc hệ thống điều khiển thông minh
• Mạng truyền thẳng một lớp
• Mạng thần kinh suy diễn mờ thích nghi
• Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật xây dựng
• Công trình dân dụng
• Công trình công nghiệp
• Kết cấu cáp kính
• phần mềm mạng thần kinh nhân tạo
• phần mềm dự báo lũ
• Xây dựng Cầu đường
• Tuyển tập Báo cáo khoa học
• báo cáo hội nghị sinh viên
• hệ thần kinh
• xử lý thông tin
• tế bào sinh học noron
• mạng huyết tương
• tế bào thần kinh
• truyền dọc axon
• Lạm phát tại Việt Nam
• Dự báo lạm phát tại Việt Nam
• Mô hình phân phối độ trễ
• Lạm phát mục tiêu
• Kiểm soát lạm phát tại Việt Nam
• Phương trình vi phân tuyến tính
• Phương pháp tuyến tính hóa
• Phương trình vi phân
• Mạng Nơron thần kinh
• Luận văn thạc sĩ khoa học
• Khoa học tự nhiên
• Tạp chí y học
• Nghiên cứu y học
• Kỹ thuật mạng thần kinh
• Lập trình di truyền
• Công thức viên nén phóng thích
• Dự đoán hoạt tính kháng ung thư
• Dẫn xuất flavone và isoflavone
• Kỹ thuật hồi quy tuyến tính
• Phương pháp hồi quy tuyến tính
• Mạng thần kinh mờ
• Kỹ thuật tọa độ song song
• Quy trình chiết xuất cao diệp hạ châu
• Cao diệp hạ châu
• Chấm điểm tín dụng
• Cây quyết định
• K láng giềng gần nhất
• Mô hình chấm điểm tín dụng