Digitale Bibliotheek
Sluiten Bladeren door artikelen uit een tijdschrift
 
<< vorige    volgende >>
     Tijdschrift beschrijving
       Alle jaargangen van het bijbehorende tijdschrift
         Alle afleveringen van het bijbehorende jaargang
           Alle artikelen van de bijbehorende aflevering
                                       Details van artikel 6 van 11 gevonden artikelen
 
 
  Improving back-propagation learning using auxiliary neural networks
 
 
Titel: Improving back-propagation learning using auxiliary neural networks
Auteur: Fortuna, L.
Graziani, S.
Presti, M. Lo
Muscato, G.
Verschenen in: International journal of control
Paginering: Jaargang 55 (1992) nr. 4 pagina's 793-807
Jaar: 1992-04-01
Inhoud: Multi-layered perceptrons with the back-propagation learning algorithm represent an emerging tool in non-linear systems modelling and control. One of the main drawbacks of the traditional back-propagation algorithm is its slow rate of convergence. A new method to improve the speed of the learning phase, involving the use of a suitable number of additional neural networks, is proposed. The auxiliary networks work concurrently to the principal network without slowing down the procedure. In this paper, it is shown how to choose the structure of the auxiliary networks and how these have to be trained. Several examples confirm the suitability of the proposed procedure
Uitgever: Taylor & Francis
Bronbestand: Elektronische Wetenschappelijke Tijdschriften
 
 

                             Details van artikel 6 van 11 gevonden artikelen
 
<< vorige    volgende >>
 
 Koninklijke Bibliotheek - Nationale Bibliotheek van Nederland