Substantiation of the backpropagation technique via the Hamilton—Pontryagin formalism for training nonconvex nonsmooth neural networks
The paper observes the similarity between the stochastic optimal control over discrete dynamical systems and the lear ning multilayer neural networks. It focuses on contemporary deep networks with nonconvex nonsmooth loss and activation functions. The machine learning problems are treated as nonco...
Збережено в:
| Дата: | 2019 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
Видавничий дім "Академперіодика" НАН України
2019
|
| Назва видання: | Доповіді НАН України |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/162684 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Substantiation of the backpropagation technique via the Hamilton—Pontryagin formalism for training nonconvex nonsmooth neural networks / V.I. Norkin // Доповіді Національної академії наук України. — 2019. — № 12. — С. 19-26. — Бібліогр.: 15 назв. — англ. |