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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
Categoría
Licencia
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 ChinaAcademic Editor: de La Sen Manuel
Contact: @hindawi.com