Adaptive Stochastic Conjugate Gradient Optimization for Backpropagation Neural Networks
Backpropagation neural networks are commonly utilized to solve complicated issues in various disciplines. However, optimizing their settings remains a significant task. Traditional gradient-based optimization methods, such as stochastic gradient descent (SGD), often exhibit slow convergence and hype...
Đã lưu trong:
| Những tác giả chính: | , , , , |
|---|---|
| Định dạng: | Artigo |
| Ngôn ngữ: | Inglês |
| Được phát hành: |
IEEE
2024-01-01
|
| Loạt: | IEEE Access |
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://ieeexplore.ieee.org/document/10445451/ |
| Các nhãn: |
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|