عنوان مقاله :
On Training Of Artificial Neural Networks
پديد آورندگان :
Tawfiq, L.N.M. Baghdad University - College of Education -Ibn Al-Haitham, Iraq , Naoum, R.S. University of Baghdad - College of Education, Ibn AI-Haitham, Iraq
چكيده عربي :
في هذا البحث وصفنا عدة خوارزميات تدريب مختلفة لتغذية الشبكات العصبية الأمامية. في كل هذه الخوارزميات ، نستخدم التدرج اللوني لوظيفة الأداء ، وظيفة الطاقة ، لتحديد كيفية ضبط الأوزان بحيث يتم تقليل وظيفة الأداء إلى الحد الأدنى ، حيث تم استخدام خوارزمية الانتشار العكسي لزيادة سرعة التدريب. تحتوي الخوارزميات المذكورة أعلاه على مجموعة متنوعة من الحسابات المختلفة ، وبالتالي نوعًا مختلفًا من شكل اتجاه البحث ومتطلبات التخزين ، ولكن ليس من بين الخوارزميات المذكورة أعلاه خصائص عامة تناسب جميع المشكلات.
چكيده لاتين :
In this paper we describe several different training algorithms for feed forward neural networks. 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.
كليدواژه :
On Training , Artificial Neural Networks
