Você está no menu de acessibilidade

Utilize este identificador para citar ou criar um link para este item: http://acervodigital.unesp.br/handle/11449/9651
Título: 
Analog neural nonderivative optimizers
Autor(es): 
Instituição: 
  • Universidade Estadual Paulista (UNESP)
  • Purdue Univ
ISSN: 
1045-9227
Resumo: 
Continuous-time neural networks for solving convex nonlinear unconstrained;programming problems without using gradient information of the objective function are proposed and analyzed. Thus, the proposed networks are nonderivative optimizers. First, networks for optimizing objective functions of one variable are discussed. Then, an existing one-dimensional optimizer is analyzed, and a new line search optimizer is proposed. It is shown that the proposed optimizer network is robust in the sense that it has disturbance rejection property. The network can be implemented easily in hardware using standard circuit elements. The one-dimensional net is used as a building block in multidimensional networks for optimizing objective functions of several variables. The multidimensional nets implement a continuous version of the coordinate descent method.
Data de publicação: 
1-Jul-1998
Citação: 
IEEE Transactions on Neural Networks. New York: IEEE-Inst Electrical Electronics Engineers Inc., v. 9, n. 4, p. 629-638, 1998.
Duração: 
629-638
Publicador: 
Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Palavras-chaves: 
  • analog networks
  • coordinate descent
  • derivative free optimization
  • unconstrained optimization
Fonte: 
http://dx.doi.org/10.1109/72.701176
Endereço permanente: 
Direitos de acesso: 
Acesso restrito
Tipo: 
outro
Fonte completa:
http://repositorio.unesp.br/handle/11449/9651
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.