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计算机代写|神经网络代写Neural Networks代考|RPROP Arguments

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As previously mentioned, one advantage RPROP has over backpropagation is that no training arguments need to be provided in order for RPROP to be used. That is not to say that there are no configuration settings for RPROP. The configuration settings for RPROP do not usually need to be changed from their defaults. However, if you really want to change them, there are several configuration settings that you can set for RPROP training. These configuration settings are:

  • Initial Update Values
  • Maximum Step
    As you will see in the next section, RPROP keeps an array of update values for the weights. This determines how large of a change will be made to each weight. This is something like the learning rate in backpropagation, only much better. There is an update value for every weight in the neural network. This allows the update values to be fine tuned to each individual weight as training progresses. Some backpropagation algorithms will vary the learning rate and momentum as learning progresses. The RPROP approach is much better, because unlike backpropagation, it does not simply use a single learning rate for the entire neural network.

These update values must start from somewhere. The “initial update values” argument defines this. By default, this argument is set to a value of 0.1 . As a general rule, this default should never be changed. One possible exception to this is in a neural network that has already been trained. If the neural network is already trained, then some of the initial update values are going to be too strong for the neural network. The neural network will regress for many iterations before it is able to improve. An already trained neural network may benefit from a much smaller initial update.

计算机代写|神经网络代写Neural Networks代考|Understanding RPROP

In the last few sections, the arguments, constants and data structures necessary for RPROP were covered. In this section, we will see exactly how to run through an iteration of RPROP. In the next section, we will apply real numbers to RPROP and see how training iterations progress for an XOR training. We will train exactly the same network that we used with backpropagation. This will give us a good idea of the difference in performance of backpropagation compared to RPROP.

When we talked about backpropagation, we mentioned two weight update methods: online and batch. RPROP does not support online training. All weight updates used with RPROP will be performed in batch mode. Because of this, each iteration of RPROP will receive gradients that are the sum of the individual gradients of each training set. This is consistent with using backpropagation in batch mode.

There are three distinct steps in an iteration of an RPROP iteration. They are covered in the next three sections.

Determine Sign Change of Gradient
At this point, we should have the gradients. These gradients are nearly exactly the same as the gradients calculated by the backpropagation algorithm. The only difference is that RPROP uses a gradient that is the inverse of the backpropagation gradient. This is easy enough to adjust. Simply place a negative operator in front of every backpropagation gradient. Because the same process is used to obtain gradients in both RPROP and backpropagation, we will not repeat it here. To learn how to calculate a gradient, refer to Chapter 4.
The first step is to compare the gradient of the current iteration to the gradient of the previous iteration. If there is no previous iteration, then we can assume that the previous gradient was zero.

To determine whether the gradient sign has changed, we will use the sign (sgn) function. The sgn function is defined in Equation 5.1.
Equation 5.1: The Sign Function (sgn)
$$
\operatorname{sgn}(x)= \begin{cases}-1 & \text { if } x<0 \\ 0 & \text { if } x=0 \\ 1 & \text { if } x>0\end{cases}
$$

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神经网络代写

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如前所述,RPROP相对于反向传播的一个优点是,使用RPROP不需要提供训练参数。这并不是说没有RPROP的配置设置。RPROP的配置设置通常不需要更改其默认值。但是,如果您真的想更改它们,您可以为RPROP培训设置几个配置设置。这些配置设置是:

初始更新值

最大步长
在下一节中您将看到,RPROP为权重保存了一个更新值数组。这决定了将对每个权重进行多大的更改。这有点像反向传播中的学习率,只是要好得多。神经网络中的每个权重都有一个更新值。这使得更新值可以随着训练的进行微调到每个单独的权重。一些反向传播算法会随着学习的进展而改变学习速率和动量。RPROP方法要好得多,因为与反向传播不同,它不只是对整个神经网络使用单一的学习率。

这些更新值必须从某个地方开始。“initial update values”参数定义了这一点。默认情况下,该参数被设置为0.1。作为一般规则,这个默认值永远不应该更改。一个可能的例外是已经训练过的神经网络。如果神经网络已经被训练过了,那么一些初始更新值对于神经网络来说会太强。神经网络在能够改进之前会进行多次迭代回归。一个已经训练好的神经网络可能会从一个小得多的初始更新中受益。

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在最后几节中,介绍了RPROP所需的参数、常量和数据结构。在本节中,我们将确切地看到如何运行RPROP的迭代。在下一节中,我们将对RPROP应用实数,并查看XOR训练的训练迭代是如何进行的。我们将训练与反向传播完全相同的网络。这将使我们很好地了解反向传播与RPROP在性能上的差异。

当我们讨论反向传播时,我们提到了两种权重更新方法:在线和批处理。RPROP不支持在线培训。与RPROP一起使用的所有权重更新都将以批处理模式执行。因此,RPROP的每次迭代将接收到的梯度是每个训练集的单个梯度的总和。这与在批处理模式下使用反向传播是一致的。

在RPROP迭代的迭代中有三个不同的步骤。它们将在接下来的三节中介绍。

确定梯度的符号变化
现在,我们应该有梯度了。这些梯度与反向传播算法计算的梯度几乎完全相同。唯一的区别是RPROP使用的梯度与反向传播梯度相反。这很容易调整。只需在每个反向传播梯度前面放置一个负运算符。因为在RPROP和反向传播中使用相同的过程来获得梯度,所以我们在这里不再重复。要学习如何计算梯度,请参阅第4章。
第一步是将当前迭代的梯度与之前迭代的梯度进行比较。如果没有之前的迭代,那么我们可以假设之前的梯度为零。

为了确定梯度符号是否发生了变化,我们将使用sign (sgn)函数。sgn函数定义如式5.1所示。
方程5.1:符号函数(sgn)
$$
\operatorname{sgn}(x)= \begin{cases}-1 & \text { if } x<0 \\ 0 & \text { if } x=0 \\ 1 & \text { if } x>0\end{cases}
$$

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线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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