WikiDer > Рецидивирующее обратное распространение Альмейды – Пинеды

Almeida–Pineda recurrent backpropagation

Рецидивирующее обратное распространение Альмейды – Пинеды является расширением обратное распространение алгоритм это применимо к повторяющиеся нейронные сети. Это тип контролируемое обучение. Это было несколько загадочно описано в Ричард Фейнманкандидатскую диссертацию, и независимо друг от друга в контексте искусственных нейронных сетей Фернандо Пинеда и Луис Б. Алмейда.[1][2][3]

Рекуррентная нейронная сеть для этого алгоритма состоит из некоторых блоков ввода, некоторых блоков вывода и, возможно, некоторых скрытых блоков.

Для заданного набора (входных, целевых) состояний сеть обучается переходить в стабильное состояние активации с выходными модулями в целевом состоянии на основе данного входного состояния, ограниченного входными модулями.

Рекомендации

  1. ^ Фейнман, Ричард П. (август 1939 г.). «Силы в молекулах». Физический обзор. Американское физическое общество. 56 (4): 340–3. Bibcode:1939ПхРв ... 56..340Ф. Дои:10.1103 / PhysRev.56.340.
  2. ^ Пинеда, Фернандо (9 ноября 1987 г.). ""Обобщение обратного распространения на рекуррентные нейронные сети ». Письма с физическими проверками. 19 (59): 2229–32. Bibcode:1987ПхРвЛ..59.2229П. Дои:10.1103 / PhysRevLett.59.2229. PMID 10035458.
  3. ^ Алмейда, Луис Б. (июнь 1987 г.). Правило обучения асинхронных перцептронов с обратной связью в комбинаторной среде. Первая международная конференция IEEE по нейронным сетям. Сан-Диего, Калифорния, США. С. 608–18.