![](/images/graphics-bg.png)
Conjugate gradient algorithm based on aitken's process for training neural networks
المؤلفون المشاركون
Muhammad, Hind H.
Abbu, Khalil K.
المصدر
al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics
العدد
المجلد 11، العدد 1 (31 مارس/آذار 2014)، ص ص. 39-51، 13ص.
الناشر
جامعة الموصل كلية علوم الحاسبات و الرياضيات
تاريخ النشر
2014-03-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
تمثل طرق التدرج المترافق طرق تدريب ممتازة للشبكات العصبية، بسبب بساطتها، كفاءتها العددية و تطلبها لذاكرة منخفضة جدا.
من المعروف أن إجراء تدريب لشبكة عصبية مرتبطة إلى حد كبير بنظريات الأمثلية غير المقيدة و هناك العديد من المحاولات لتسريع هذه العملية.
و قد طورت خوارزميات مختلفة من نظرية الأمثلية العددية لتعجيل تدريب الشبكة العصبية.
في هذا البحث نقترح طريقة تدرج مترافق جديدة باستخدام صيغة آيتكن لتدريب شبكة عصبية و التي تضمن هبوطا كافيا لأي بحث خطي.
علاوة على ذلك، تم إثبات بأن الطريقة المقترحة متقاربة تقاربا شاملا تحت شروط Wolfe القوية، أما النتائج العديدة فقد تم مقارنة سلوك الطريقة المقترحة (NACG) مع طرق معروفة في هذا المجال.
الملخص EN
Conjugate gradient methods constitute excellent neural network training methods, because of their simplicity, numerical efficiency and their very low memory requirements.
It is well-known that the procedure of training a neural network is highly consistent with unconstrained optimization theory and many attempts have been made to speed up this process.
In particular, various algorithms motivated from numerical optimization theory have been applied for accelerating neural network training.
In this paper, we propose a conjugate gradient neural network training algorithm by using Aitken's process which guarantees sufficient descent with Wolfe line search.
Moreover, we establish that our proposed method is globally convergent for general functions under the strong Wolfe conditions.
In the experimental results, we compared the behavior of our proposed method(NACG) with well- known methods in this field.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abbu, Khalil K.& Muhammad, Hind H.. 2014. Conjugate gradient algorithm based on aitken's process for training neural networks. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics،Vol. 11, no. 1, pp.39-51.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-376537
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Abbu, Khalil K.& Muhammad, Hind H.. Conjugate gradient algorithm based on aitken's process for training neural networks. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics Vol. 11, no. 1 (2014), pp.39-51.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-376537
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abbu, Khalil K.& Muhammad, Hind H.. Conjugate gradient algorithm based on aitken's process for training neural networks. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics. 2014. Vol. 11, no. 1, pp.39-51.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-376537
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 50-51
رقم السجل
BIM-376537
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)