Training Neural Networks Using Adaptive Simulated Annealing

المصدر:	مجلة كلية التربية
الناشر:	الجامعة المستنصرية - كلية التربية
المؤلف الرئيسي:	Ghindawi, Ekhlas Wattan (Author)
المجلد/العدد:	ع1
محكمة:	نعم
الدولة:	العراق
التاريخ الميلادي:	2009
الصفحات:	270 - 275
ISSN:	1812-0380
رقم MD:	677806
نوع المحتوى:	بحوث ومقالات
قواعد المعلومات:	EduSearch
مواضيع:	الشبكة العصبية الاصطناعية الخوارزميات التقسية التأقلمية
رابط المحتوى:	الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.

المستخلص:	محاكاة التقسية التأقلمية هي طريقة من الطرق المثلى وكفوءة كستراتيجية بحث ومضمونة من حيث الوصول إلى الحل الأمثل العالمي. هذا البحث يتحرى سلوكية هذه الخوارزمية من خلال تطبيق عدة دوال اختبار قياسية. وقياس كفاءة هذه الخوارزميات يتم من خلال نتائج تدريب الشبكة العصبية الاصطناعية. أما القياس الرئيسي فيعتمد على دالة الكلفة ودالة الصلاحية وكذلك قابلية الشبكة على التعلم والتعميم، لذلك يمكننا معرفة خصائص هذه الخوارزميات وتحديد سلبياتها وإيجابياتها. Adaptive Simulated Annealing (AS A) is an optimization method and an efficiently as a research strategy and guarantee to find the global optimization solution. This research studies Adaptive Simulated Annealing by applying a set of regular experimenting functions, and measures the efficient of this algorithm from the results that produced from training an artificial neural network. The basic measure is depending on the cost function and the network ability to learning and generalization. Therefore we can know the proprieties of algorithms and its advantages and disadvantages.
وصف العنصر:	ملخص باللغة العربية
ISSN:	1812-0380