Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "gradient descent" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    The buffered optimization methods for online transfer function identification employed on DEAP actuator
    Autorzy:
    Bernat, Jakub
    Kołota, Jakub
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27322621.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
    Tematy:
    Stochastic Gradient Descent
    ADAM
    AMSGrad
    DEAP
    system identification
    Opis:
    Identification plays an important role in relation to control objects and processes as it enables the control system to be properly tuned. The identification methods described in this paper use the Stochastic Gradient Descent algorithms, which have so far been successfully presented in machine learning. The article presents the results of the Adam and AMSGrad algorithms for online estimation of the Dielectric Electroactive Polymer actuator (DEAP) parameters. This work also aims to validate the learning by batch methodology, which allows to obtain faster convergence and more reliable parameter estimation. This approach is innovative in the field of identification of control systems. The researchwas supplemented with the analysis of the variable amplitude of the input signal. The dynamics of the DEAP parameter convergence depending on the normalization process was presented. Our research has shown how to effectively identify parameters with the use of innovative optimization methods. The results presented graphically confirm that this approach can be successfully applied in the field of control systems.
    Źródło:
    Archives of Control Sciences; 2023, 33, 3; 565--587
    1230-2384
    Pojawia się w:
    Archives of Control Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Convergence Analysis of Inverse Iterative Neural Networks with L₂ Penalty
    Autorzy:
    Wen, Y.
    Wang, J.
    Huang, B.
    Zurada, J. M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/108754.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi
    Tematy:
    neural networks
    gradient descent
    inverse iterative
    monotonicity
    regularization
    convergence
    Opis:
    The iterative inversion of neural networks has been used in solving problems of adaptive control due to its good performance of information processing. In this paper an iterative inversion neural network with L₂ penalty term has been presented trained by using the classical gradient descent method. We mainly focus on the theoretical analysis of this proposed algorithm such as monotonicity of error function, boundedness of input sequences and weak (strong) convergence behavior. For bounded property of inputs, we rigorously proved that the feasible solutions of input are restricted in a measurable field. The weak convergence means that the gradient of error function with respect to input tends to zero as the iterations go to infinity while the strong convergence stands for the iterative sequence of input vectors convergence to a fixed optimal point.
    Źródło:
    Journal of Applied Computer Science Methods; 2016, 8 No. 2; 85-98
    1689-9636
    Pojawia się w:
    Journal of Applied Computer Science Methods
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Overload and traffic management of message sources with different priority of service
    Przeciążenie i zarządzanie ruchem źródeł wiadomości o różnych priorytetach usług
    Autorzy:
    Kozlovskyi, Valerii
    Toroshanko, Andrii
    Toroshanko, Oleksandr
    Yakymchuk, Natalia
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27315431.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    telecommunication network
    overload prediction
    sensitivity function
    neural network
    gradient descent method, service priority
    sieć telekomunikacyjna
    predykcja przeciążenia
    funkcja czułości
    sieć neuronowa
    metoda opadania gradientu
    priorytet usługi
    Opis:
    The scheme of dynamic management of traffic and activity of message sources with different priority of service is considered. The scheme is built on the basis of the neuroprognostic analysis model and the gradient descent method. For prediction and early detection of overload, the apparatus of the general theory of sensitivity with indirect feedback and control of activity of message sources is used. The control algorithm is started at the bottleneck of the network node. It uses a recursive prediction approach where the neural network output is referred to as many steps as defined by a given prediction horizon. Traffic with a higher priority is served without delay using the entire available bandwidth. Low-priority traffic will use the remaining bandwidth not used by higher-priority traffic. An algorithm for estimating the maximum available bandwidth of a communication node for traffic with a low service priority has been developed. This approach makes it possible to improve the efficiency of channel use without affecting the quality of service for high-priority traffic.
    Rozważono schemat dynamicznego zarządzania ruchem i aktywnością źródeł komunikatów o różnym priorytecie obsługi. Schemat zbudowany jest w oparciu o model analizy neuroprognostycznej oraz metodę gradientu. Do prognozowania i wczesnego wykrywania przeciążenia wykorzystuje się aparaturę ogólnej teorii wrażliwości z pośrednim sprzężeniem zwrotnym i kontrolą aktywności źródeł komunikatów. Algorytm sterowania jest uruchamiany w wąskim gardle węzła sieci. Wykorzystuje metodę predykcji rekurencyjnej, w której dane wyjściowe sieci neuronowej są odnoszone do tylu kroków, ile określono w danym horyzoncie predykcji. Ruch o wyższym priorytecie jest obsługiwany bez opóźnień z wykorzystaniem całej dostępnej przepustowości. Ruch o niskim priorytecie będzie wykorzystywał pozostałą przepustowość niewykorzystaną przez ruch o wyższym priorytecie. Opracowano algorytm szacowania maksymalnej dostępnej przepustowości węzła komunikacyjnego dla ruchu o niskim priorytecie usługi. Takie podejście umożliwia poprawę efektywności wykorzystania kanałów bez wpływu na jakość obsługi ruchu o wysokim priorytecie.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2023, 13, 3; 33--36
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies