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मल्टीलेयर फीडफॉरवर्ड नेटवर्क्स के लिए एक सीखने वाला एल्गोरिथ्म, RPROP (रेजिलिएंट प्रोपेगेशन), प्रस्तावित किया गया है। शुद्ध ग्रेडिएंट-डिसेंट की अंतर्निहित कमियों को दूर करने के लिए, RPROP त्रुटि फ़ंक्शन के व्यवहार के अनुसार वजन-अपडेट्स का स्थानीय अनुकूलन करता है। अन्य अनुकूल तकनीकों के विपरीत, RPROP अनुकूलन प्रक्रिया का प्रभाव डेरिवेटिव के आकार के अप्रत्याशित प्रभाव से अस्पष्ट नहीं होता, बल्कि केवल इसके चिन्ह के समयिक व्यवहार पर निर्भर होता है। इससे एक कुशल और पारदर्शी अनुकूलन प्रक्रिया होती है। RPROP की क्षमताएँ अन्य अनुकूल तकनीकों की तुलना में प्रदर्शित की गई हैं।
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Martin Riedmiller
Heinrich Braun
Karlsruhe Institute of Technology
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Riedmiller et al. (Mon,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।
www.synapsesocial.com/papers/6a086f34280cd4e998e8be10 — DOI: https://doi.org/10.1109/icnn.1993.298623
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