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...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Доповіді НАН України
Datum:2019
1. Verfasser: Norkin, V.I.
Format: Artikel
Sprache:English
Veröffentlicht: Видавничий дім "Академперіодика" НАН України 2019
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162684
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine