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Convergencia del algoritmo de retropropagación de Batch Split-Complex para redes neuronales de valores complejos.

Se considera el algoritmo de retropropagación dividida en lotes complejos (BSCBP) para entrenar redes neuronales de valores complejos. Para una tasa de aprendizaje constante, se demuestra que la función de error del algoritmo BSCBP es monótona durante el proceso de iteración de entrenamiento, y que el gradiente de la función de error tiende a cero. Al agregar una condición moderada, también se demuestra que la secuencia de pesos en sí misma es convergente. Se proporciona un ejemplo numérico para respaldar el análisis teórico.

Autores: Zhang, Huisheng; Zhang, Chao; Wu, Wei

Idioma: Inglés

Editor: Hindawi Publishing Corporation

Año: 2009

Disponible con Suscripción Virtualpro

Artículos


Categoría

Matemáticas

Licencia

Atribución – Compartir igual

Consultas: 7

Citaciones: Sin citaciones


Hindawi

Discrete Dynamics in Nature and Society

Volume , Article ID 329173, 16 pages

https://doi.org/10.1155/2009/329173

Zhang Huisheng0, Zhang Chao0, Wu Wei0

Applied Mathematics Department China, Department of Mathematics China

Academic Editor: de La Sen Manuel

Contact: @hindawi.com

Descripción
Se considera el algoritmo de retropropagación dividida en lotes complejos (BSCBP) para entrenar redes neuronales de valores complejos. Para una tasa de aprendizaje constante, se demuestra que la función de error del algoritmo BSCBP es monótona durante el proceso de iteración de entrenamiento, y que el gradiente de la función de error tiende a cero. Al agregar una condición moderada, también se demuestra que la secuencia de pesos en sí misma es convergente. Se proporciona un ejemplo numérico para respaldar el análisis teórico.

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