Você está no menu de acessibilidade

Utilize este identificador para citar ou criar um link para este item: http://acervodigital.unesp.br/handle/11449/36159
Título: 
An alternative approach to solve convergence problems in the backpropagation algorithm
Autor(es): 
Instituição: 
Universidade Estadual Paulista (UNESP)
ISSN: 
1098-7576
Resumo: 
The multilayer perceptron network has become one of the most used in the solution of a wide variety of problems. The training process is based on the supervised method where the inputs are presented to the neural network and the output is compared with a desired value. However, the algorithm presents convergence problems when the desired output of the network has small slope in the discrete time samples or the output is a quasi-constant value. The proposal of this paper is presenting an alternative approach to solve this convergence problem with a pre-conditioning method of the desired output data set before the training process and a post-conditioning when the generalization results are obtained. Simulations results are presented in order to validate the proposed approach.
Data de publicação: 
1-Jan-2004
Citação: 
2004 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, Vols 1-4, Proceedings. New York: IEEE, p. 1021-1026, 2004.
Duração: 
1021-1026
Publicador: 
IEEE
Fonte: 
http://dx.doi.org/10.1109/IJCNN.2004.1380074
Endereço permanente: 
Direitos de acesso: 
Acesso restrito
Tipo: 
outro
Fonte completa:
http://repositorio.unesp.br/handle/11449/36159
Aparece nas coleções:Artigos, TCCs, Teses e Dissertações da Unesp

Não há nenhum arquivo associado com este item.
 

Itens do Acervo digital da UNESP são protegidos por direitos autorais reservados a menos que seja expresso o contrário.