Aproximacion de Funciones

Aproximación de funciones Nos permite representar funciones de N variables Donde; { S j } j ∈ J son subconjuntos incomparables Mediante  Funciones lineales La cual la podemos describir con la siguiente expresión

Aprendizaje por retropropagación ,[object Object],Característica de convergencia para una rata de aprendizaje variable Es un métodos heurísticos para modificar el algoritmo Backpropagation tradicional. A través de la siguiente matriz:

[object Object],Se puede aplicar para obtener los pesos sinápticos del perceptrón multicapas que minimizan la función de error. Consiste en: Trayectoria del Gradiente Conjugado ,[object Object],Donde ,[object Object],para minimizar la función a lo largo de la dirección ,[object Object]

[object Object],Este algoritmo es una modificación del método de Newton, el que fue diseñado para minimizar funciones que sean la suma de los cuadrados de otras funciones no lineales ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],2. Se calculan las sensitividades individuales y la matriz sensitividad total y con estas, se calculan los elementos de la matriz Jacobiana. 3. Se obtiene 4. Se recalcula la suma de los errores cuadrados usando . 5. El algoritmo debe alcanzar convergencia cuando la norma del gradiente de Trayectoria del algoritmo Levenberg-Marquardt

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