On training of feed forward neural networks
العناوين الأخرى
حول تدريب الشبكات العصبية الصناعية
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 4، العدد 1 (31 مارس/آذار 2007)، ص ص. 158-164، 7ص.
الناشر
جامعة بغداد كلية العلوم للبنات
تاريخ النشر
2007-03-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
يتضمن البحث مناقشة أنواع مختلفة من خوارزميات تدريب الشبكات العصبية ذات التغذية التقدمية و في كل تلك الخوارزميات استخدمنا مشتقة دالة الطاقة لتحديد كيفية ضبط الأوزان بحيث تصبح دالة الطاقة أصغر ما يمكن و لقد استخدمنا خوارزمية الانتشار المرتد لزيادة سرعة التدريب.
تختلف الخوارزميات أعلاه في حساباتها و لذلك نحصل على صيغ متنوعة في اتجاه التفتيش و الخزن الذي تقتضيه فقد أثبتت النتائج العملية بأن أيا من الخوارزميات أعلاه لا تمتلك خواص رئيسية مثل الاستقرارية و التقارب و التي تجعلها مناسبة لكل المسائل.
الملخص EN
In this paper we describe several different training algorithms for feed forward neural networks(FFNN).
In all of these algorithms we use the gradient of the performance function, energy function, to determine how to adjust the weights such that the performance function is minimized, where the back propagation algorithm has been used to increase the speed of training.
The above algorithms have a variety of different computation and thus different type of form of search direction and storage requirements, however non of the above algorithms has a global properties which suited to all problems.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tawfiq, Lama Naji Muhammad. 2007. On training of feed forward neural networks. Um-Salama Science Journal،Vol. 4, no. 1, pp.158-164.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-368481
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tawfiq, Lama Naji Muhammad. On training of feed forward neural networks. Um-Salama Science Journal Vol. 4, no. 1 (2007), pp.158-164.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-368481
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tawfiq, Lama Naji Muhammad. On training of feed forward neural networks. Um-Salama Science Journal. 2007. Vol. 4, no. 1, pp.158-164.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-368481
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 164
رقم السجل
BIM-368481
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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