Second-Order Methods for Neural Networks

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, Springer Apr 1997, 1997

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -About This Book This book is about training methods - in particular, fast second-order training methods - for multi-layer perceptrons (MLPs). MLPs (also known as feed-forward neural networks) are the most widely-used class of neural network. Over the past decade MLPs have achieved increasing popularity among scientists, engineers and other professionals as tools for tackling a wide variety of information processing tasks. In common with all neural networks, MLPsare trained (rather than programmed) to carryout the chosen information processing function. Unfortunately, the (traditional' method for trainingMLPs- the well-knownbackpropagation method - is notoriously slow and unreliable when applied to many prac tical tasks. The development of fast and reliable training algorithms for MLPsis one of the most important areas ofresearch within the entire field of neural computing. The main purpose of this book is to bring to a wider audience a range of alternative methods for training MLPs, methods which have proved orders of magnitude faster than backpropagation when applied to many training tasks. The book also addresses the well-known (local minima' problem, and explains ways in which fast training methods can be com bined with strategies for avoiding (or escaping from) local minima. All the methods described in this book have a strong theoretical foundation, drawing on such diverse mathematical fields as classical optimisation theory, homotopic theory and stochastic approximation theory.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 160 pp. Englisch.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783540761006

Titel
Second-Order Methods for Neural Networks
Autor
Adrian J. Shepherd
Verlag
Springer, Springer Apr 1997
Erscheinungsjahr
1997
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3540761004
ISBN-13
9783540761006
Artikelgewicht
254 Gramm
Abmessungen
235x155x9 mm

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