Une méthode adaptative directe pour un apprentissage par rétropropagation plus rapide : l'algorithme RPROP

Un algorithme d'apprentissage pour réseaux feedforward multilayers, RPROP (propagation résiliente), est proposé. Pour surmonter les inconvénients inhérents à la descente de gradient pure, RPROP effectue une adaptation locale des mises à jour des poids selon le comportement de la fonction d'erreur. Contrairement à d'autres techniques adaptatives, l'effet du processus d'adaptation RPROP n'est pas brouillé par l'influence imprévisible de la taille de la dérivée, mais uniquement dépendant du comportement temporel de son signe. Cela conduit à un processus d'adaptation efficace et transparent. Les capacités de RPROP sont démontrées en comparaison avec d'autres techniques adaptatives.