تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > طريقة فليتجر - ريفييز بمعلمة ل...>الوصف

طريقة فليتجر - ريفييز بمعلمة لتعليم الشبكة العصبية ذات التغذية الامامية

المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: Khalaf, Basher M. (Author)
مؤلفين آخرين: Abbo, Khalil K. (Co-Author)
المجلد/العدد: ع 20
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2011
الصفحات: 237 - 245
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 422249
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
التحليل الاحصائى | الاحصاء | الاساليب الاحصائية | الخوارزمية | طريقة فليتجر - ريفييز | الشبكات العصبية
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

9

حفظ في:
المستخلص: تعد تعليم شبكة BP احدى مسائل الأمثلية غير المقيدة. إن الهدف من تعليم الشبكة هو البحث عن اوزان مثلى بحيث ان الخطاء الناتج من اخراج الشبكة يصبح اقل ما يمكن. في هذا البحث طورت خوارزمية فليتجر-ريفييز التقليدية الى طريقة التدرج الترافق بمعلمة (SFRB) لتعليم الشبكات العصبية ذات التغذية الامامية، استندنا في تطوير هذه الخوارزمية الى خاصية الانحدار الكافي وشرط الترافق. قورنت الخوارزمية المقترحة مع بعض الخوارزميات المعروفة في المجال نفسه لثلاثة انواع من مسائل الاختبار.

T he training phase of a Back-Propagation (BP) network is an unconstrained optimization problem. The goal of the training is to search an optimal set of connection weights in the manner that the error of the network out put can be minimized. In this paper we developed the Classical Fletcher-Revees (CFRB) method for non-linear conjugate gradient to the scaled conjugate gradient (SFRB say) to train the feed forward neural network. Our development is based on the sufficient descent property and pure conjugacy conditions. Comparative results for (SFRB), (CFRB) and standard Back-Propagation (BP) are presented for some test problems.
وصف العنصر: ملخص لبحث منشور باللغة الانجليزية
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.