더 빠른 역전파 학습을 위한 직접 적응법: RPROP 알고리즘

다층 피드포워드 네트워크를 위한 학습 알고리즘인 RPROP(resilient propagation)이 제안되었다. 순수 경사 하강법의 본질적인 단점을 극복하기 위해 RPROP은 오차 함수의 행동에 따라 가중치 업데이트를 국소적으로 적응시킨다. 다른 적응 기법과 달리 RPROP 적응 과정의 효과는 미분값 크기의 예측 불가능한 영향에 의해 흐려지지 않고, 오직 미분 부호의 시간적 변화에만 의존한다. 이는 효율적이고 투명한 적응 과정을 가능하게 한다. RPROP의 성능은 다른 적응 기법과의 비교를 통해 입증되었다.