Possibilities for Increasing the Accuracy of Neural Network Approximation of Nonlinear Functions for Control Problems

Dieses Kapitel geht den Möglichkeiten nach, die Genauigkeit neuronaler Netzwerkanpassungen nichtlinearer Funktionen zu erhöhen, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf Anwendungen in der Robotik und in Steuersystemen liegt. Die Studie untersucht die jüngsten Fortschritte bei Deep Learning und neuronalen Netzwerkarchitekturen und unterstreicht die Bedeutung einer hochpräzisen Annäherung in diesen Bereichen. Es wird eine vergleichende Analyse vorgelegt, die die Leistung einer vollständig vernetzten Deep Neural Network (DNN) -Architektur mit ReLU-Aktivierungsfunktionen mit einer neuartigen Architektur vergleicht, die eine Mapping-Struktur enthält. Die vorgeschlagene Architektur beschreibt Teilräume latenter Aktivitäten mithilfe einer Reihe von Vektoren und ermöglicht die Orthogonalisierung der durch die Kartierung identifizierten Vektormenge. Die Studie verwendet Vektoranalyse des Trainingsprozesses für neuronale Netzwerke und schlägt neue Ansätze zur Auswahl und Optimierung neuronaler Netzwerkarchitekturen vor. Es wurden Experimente mit Standarddatensätzen für verschiedene Klassen nichtlinearer Funktionen durchgeführt, wobei Genauigkeitsmetriken wie Root Mean Square Error (RMSE) und Mean Absolute Error (MAE) verwendet wurden. Die Ergebnisse und die Diskussion der komparativen Vorteile der Architektur werden präsentiert und bieten Einblicke in das Potenzial dieser Methoden zur Verbesserung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit neuronaler Annäherungen in anspruchsvollen Anwendungen. Die Studie schließt mit Empfehlungen für weitere Forschung und Entwicklung in diesem Bereich und betont die Notwendigkeit eines tieferen Verständnisses der Prinzipien, die neuronalen Netzwerkalgorithmen zugrunde liegen.