Newton's method and the fastest descent innetwork optimization
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 49
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
FSSAC01_004
تاریخ نمایه سازی: 8 آذر 1402
چکیده مقاله:
The behavior of learnable systems is expressed byfeedback algorithms, which are called learning rules. Thereare different types of learning rules for neural networks, andfunctional learning is one of them. In this type of learning,the parameters of the network are adjusted in such a way thatthe performance of the network is optimized. Optimizingnetwork performance means minimizing the error that existsbetween the experimental values and the network response.In this article, in order to optimize network performance, wecompare the two methods of fastest descent and Newton'smethod..
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Atefeh Hassani Bafrani
Department of Mathematics, Payame Noor University(PNU), P.O. Box, ۱۹۳۹۵-۴۶۹۷, Tehran, Iran