Понимание и устранение ошибки EInvalidOp в обучении нейронных сетей с TD-лямбдой в Delphi Обратите внимание: В запросе не указано, нужно ли перевести уже существующее название статьи. Так как инструкция не требует использовать имеющееся название

Delphi , Интернет и Сети , Сеть

Понимание и устранение ошибки EInvalidOp в обучении нейронных сетей с TD-лямбдой в Delphi

Вопросы, связанные с разработкой нейронных сетей, часто требуют глубокого понимания как алгоритмов обучения, так и особенностей языков программирования, используемых для реализации этих алгоритмов. В данной статье мы рассмотрим типичную проблему, с которой могут столкнуться разработчики, использующие Delphi для создания нейронных сетей с обучением по методу TD-лямбда – ошибку EInvalidOp.

Описание проблемы

Разработчик столкнулся с ошибкой EInvalidOp, которая возникает при выполнении операций с плавающей точкой в процессе обучения нейронной сети. Ошибка появляется после примерно 1000 итераций в коде, отвечающем за распространение сигнала от входного слоя к скрытому и корректировку весов между скрытым и выходным слоями. Причиной ошибки, как предполагается, может быть переполнение переменных, используемых для накопления значений.

Контекст задачи

Код нейронной сети включает в себя массивы для входных, скрытых и выходных нейронов, а также массивы весов для связей между ними. В коде присутствует функция гиперболического тангенса, которая используется для активации нейронов. Эта функция предотвращает переполнение, ограничивая входное значение.

Подтвержденный ответ

После замены типов переменных с Extended на Real (что эквивалентно Double в Delphi), ошибка EInvalidOp больше не возникает. Это указывает на вероятность того, что проблема была связана с использованием типов с плавающей точкой, имеющих слишком большой разряд.

Также было отмечено, что встроенная функция tanh в Delphi имеет дефекты, которые могут приводить к ошибкам при работе с большими числами. Предложенная альтернативная реализация функции гиперболического тангенса, не содержащая лишних вызовов функции Exp, работает корректно.

Альтернативные ответы и рекомендации

• Проверка значений переменных на момент возникновения ошибки может помочь в диагностике.
• Использование блока try-except для обертывания проблемного кода и размещение точки останова в обработчике исключений позволяет детально изучить значения переменных.

Выводы

Использование типов с плавающей точкой Double вместо Extended и применение исправленной функции гиперболического тангенса позволили устранить ошибку EInvalidOp в нейронной сети, обучаемой по методу TD-лямбда в Delphi. Разработчикам важно быть внимательными к типам данных и использовать проверенные реализации математических функций для предотвращения подобных ошибок.

Примечание: В статье использован пример кода на Object Pascal (Delphi), который демонстрирует исправленную функцию гиперболического тангенса, а также пример использования блока try-except для отладки.

Создано по материалам из источника по ссылке.

Контекст задачи заключается в анализе и устранении ошибки EInvalidOp, связанной с операциями с плавающей точкой в процессе обучения нейронной сети с использованием TD-лямбда в среде программирования Delphi.

Комментарии и вопросы

Получайте свежие новости и обновления по Object Pascal, Delphi и Lazarus прямо в свой смартфон. Подпишитесь на наш Telegram-канал delphi_kansoftware и будьте в курсе последних тенденций в разработке под Linux, Windows, Android и iOS

:: Главная :: Сеть ::