DSpace DSpace UPC
 English   Castellano   Català  

Revistes i Congressos UPC >
Revistes >
Mathware & soft computing >
1997, Vol. IV, Núm. 3 >

Quan citeu aquest document, utilitzeu la següent adreça: http://hdl.handle.net/2099/3498

Arxiu Descripció MidaFormat
Krawczak.pdf181,16 kBAdobe PDFVeure/Obrir

Títol: Neural networks learning as a multiobjective optimal control problem
Autor: Krawczak, Maciej
Editorial: Universitat Politècnica de Catalunya. Secció de Matemàtiques i Informàtica
Tipus de document: Article
Resum: 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.
ISSN: 1134-5632
URI: http://hdl.handle.net/2099/3498
Apareix a les col·leccions:1997, Vol. IV, Núm. 3
Comparteix:


Stats Mostra les estadístiques d'aquest ítem

SFX Query

Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets.

Per a qualsevol ús que se'n vulgui fer no previst a la llei, dirigiu-vos a: sepi.bupc@upc.edu

 

Valid XHTML 1.0! Programari DSpace Copyright © 2002-2004 MIT and Hewlett-Packard Comentaris
Universitat Politècnica de Catalunya. Servei de Biblioteques, Publicacions i Arxius