ЗАВИСИМОСТЬ ПЕРВОНАЧАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕСОВ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ ОБУЧЕНИЯ ГЛУБОКИХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Статья посвящена влиянию первоначальных значений весов, при обучении глубокой нейронной сети методом обратного распространения ошибок. Данные для обучения регрессионной модели генерируются на основе уравнения Леннарда-Джонса. Обученная регрессионная модель решает задачу нахождения энергии взаимодействия двух частиц. В качестве критерия оценки эффективности выбрана суммарная квадратичная ошибка. В статье представлены графики показателя эффективности от количества шагов обучения, для различных режимов работы модели. Данные, полученные в данной статье, позволят проанализировать возможность разработки быстрого метода обучения сложных моделей.