Neural networks learning as a multiobjective optimal control problem
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2099/3498
Tipus de documentArticle
Data publicació1997
EditorUniversitat Politècnica de Catalunya. Secció de Matemàtiques i Informàtica
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
The supervised learning process of multilayer feedforward neural networks can be considered as a class of multi-objective, multi-stage optimal control problem. An iterative parametric minimax method is proposed in which the original optimization problem is embedded into a weighted minimax formulation. The resulting auxiliary parametric optimization problems at the lower level have simple structures that are readily tackled by efficient solution methods, such as the dynamic programming or the error backpropagation algorithm. The analytical expression of the partial derivatives of systems performance indices with respect to the weighting vector in the parametric minimax formulation is derived.
ISSN1134-5632
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Krawczak.pdf | 181,1Kb | Visualitza/Obre |