کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6865874 | 678089 | 2015 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Convergence of Rprop and variants
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
This paper examines conditions under which the Resilient Propagation algorithm, Rprop, fails to converge, identifies limitations of the so-called Globally Convergent Rprop algorithm, GRprop, which was previously thought to guarantee convergence, and considers pathological behaviour of the implementation of GRprop in the neuralnet software package. A new robust convergent back-propagation algorithm, ARCprop, is presented. The new algorithm builds on Rprop, but guarantees convergence by shortening steps as necessary to achieve a sufficient reduction in global error. Simulation results on four benchmark problems from the PROBEN1 collection show that the new algorithm achieves similar levels of performance to Rprop in terms of training speed, training accuracy, and generalization.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 159, 2 July 2015, Pages 90-95
Journal: Neurocomputing - Volume 159, 2 July 2015, Pages 90-95
نویسندگان
Todd M. Bailey,