НЕЙРОННЫЕ СЕТИ С ПРЯМОЙ СВЯЗЬЮ: АЛГОРИТМ ЛЕВЕНБЕРГА - МАРКВАРДТА ИОПТИМАЛЬНЫЙ НЕЙРОХИРУРГИЧЕСКИЙ ПРУНИНГ
Данная статья описывает процесс обучения, тестирования и прунинга нейронной сети с прямой связью с одним скрытым слоем, который был использован для прогнозирования гласного «а». Описаны алгоритмы Градиент-Десцент, Гаусса-Ньютона и Левенберга-Марквардта. Оптимизация методом нейрохирурги ческого прунинга применена к подготовленной сети. Критерием остановки является внезапное изменение нормированной суммы квадратов ошибок. Структура нейронных сетей с прямой свя зью (ФНН) имела 18 входов (четыре для гортанных и 14 для об разцов спектра речи). Результаты показали, что после обрезки гортанный сигнал не имеет никакого влияния на модели жен ской речи, в то время как на модели мужской речи такое влияние зафиксировано. В обоих случаях, структура ФНН сводится к не большому числу параметров.