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应用于回归神经网络的基于梯度的典型算法的归纳与分析

A Brief Summary and Analysis on Typical Gradient-based Training Algorithms for Recurrent Neural Networks

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【作者】 陆婷毛宗源

【Author】 Lu Ting Mao Zongyuan(College of Automation Science&Engineering,SCUT,Guangzhou510640)

【机构】 华南理工大学自动化科学与工程学院华南理工大学自动化科学与工程学院 广州510640广州510640

【摘要】 首先给出了分层全回归神经网络的一个综合形式及其状态方程,然后归纳了几种典型的基于梯度的回归神经网络训练算法,描述了算法的具体步骤,并分析比较了算法特点及相互联系,最后指出对回归神经网络尤其是其训练算法研究存在的难点及研究重点。

【Abstract】 The paper first presents a general structure and its state equation of Whole Layered Recurrent Neural Network.Then some typical gradient-based training algorithms available for RNN are reviewed and analysed.The detailed description of these algorithms as well as their characteristics and mutual relationship are given.At the end,some research difficulties and em phases of RNN and its training algorithms are explained.

【基金】 广东省自然科学基金资助项目(编号:011626)
  • 【文献出处】 计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2003年13期
  • 【分类号】TP183
  • 【被引频次】3
  • 【下载频次】78
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