Asadi, Soodabeh Dezaki and Vogel, Manfred (2020) Tanulási ráta módszer full-batch gradiens tanulásra. Műszaki Tudományos Közlemények (13). pp. 174-177. ISSN 2393-1280
|
Text
MTK13-33-Asadi.pdf Download (327kB) | Preview |
Abstract
Cikkünkben egy olyan tanulásiráta-módszert mutatunk be gradienstanulásra, amely kizárólag elsőrendű információkat használ fel. Ezen módszer esetében nem szükséges a tanulási ráta manuális beállítása. Az algoritmust alkalmaztuk egy nulláról felépített lineáris neurális hálóra full-batch gradiens-módszer esetén, mikor a gradienst a teljes adathalmazra kiszámoljuk egy paraméter-aktualizálási lépésben. A módszert egy közepes méretű, szállásinformációkkal kapcsolatos adathalmazon teszteltük, a kapott eredményeket pedig összevetettük a Keras-beli Adam algoritmus által szolgáltatottakkal egy szekvenciális neurális háló esetén. Az eredmények azt mutatják, hogy az Adam algoritmushoz képest a mi módszerünk sokkal kevesebb epoch alatt megtalálja a minimumot.
| Item Type: | Article |
|---|---|
| Subjects: | T Technology / alkalmazott, műszaki tudományok > T2 Technology (General) / műszaki tudományok általában |
| SWORD Depositor: | MTMT SWORD |
| Depositing User: | Zsolt Baráth |
| Date Deposited: | 04 Oct 2022 14:21 |
| Last Modified: | 04 Oct 2022 14:21 |
| URI: | http://real.mtak.hu/id/eprint/151034 |
Actions (login required)
 |
Edit Item |
