Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloOptimization-based learning with bounded error for feedforward neural networks
Anno di pubblicazione2002
Formato-
Autore/iAlessandri A. 1, Sanguineti M. 2, Maggiore M. 3
Affiliazioni autori1 CNR, 2 Uni Genova, 3 Uni Toronto Canada
Autori CNR e affiliazioni
  • ANGELO ALESSANDRI
Lingua/e-
AbstractAn optimization-based learning algorithm for feedforward neural networks is presented, in which the network weights are determined by minimizing a sliding-window cost. THe algorithm is particularly well-suited for batchlearning and allows one to deal with large data sets in a computatiionally efficient way. An analysis of its convergence and robustness properties is made. Simulation results confirm the effectiveness of the algorithm and its adavantages over learning based on backpropagation and extended Kalman filter.
Lingua abstract-
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da261
Pagine a273
Pagine totali-
RivistaIEEE transactions on neural networks
Attiva dal 1990 al 2011
Editore: Institute of Electrical and Electronics Engineers, - New York, NY
Paese di pubblicazione: Stati Uniti d'America
Lingua: inglese
ISSN: 1045-9227
Titolo chiave: IEEE transactions on neural networks
Titolo proprio: IEEE transactions on neural networks
Titolo abbreviato: IEEE trans. neural netw.
Titoli alternativi:
  • Institute of Electrical and Electronics Engineers transactions on neural networks
  • Transactions on neural networks
  • Neural networks
Numero volume della rivista13
Fascicolo della rivista-
DOI-
Verificato da referee-
Stato della pubblicazione-
Indicizzazione (in banche dati controllate)-
Parole chiaveneural networks, learning algorithm, nonlinear programmin, optimization
Link (URL, URI)-
Titolo parallelo-
Licenza-
Scadenza embargo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • ISSIA — Istituto di studi sui sistemi intelligenti per l'automazione
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR-
Progetti Europei-
Allegati

Dati storici
I dati storici non sono modificabili, sono stati ereditati da altri sistemi (es. Gestione Istituti, PUMA, ...) e hanno solo valore storico.
Area disciplinareAI, Robotics & Automatic Control
Area valutazione CIVRIngegneria industriale e informatica
Rivista ISIIEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS [09418J0]
Descrizione sintetica del prodottoPubblicazione su rivista internazionale IEEE