Performance evaluation of a novel Conjugate Gradient Method for training feed forward neural network
Збережено в:
| Дата: | 2023 |
|---|---|
| Автори: | K. Kamilu, M. I. Sulaiman, A. L. Muhammad, A. W. Mohamad, M. Mamat |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
2023
|
| Назва видання: | Mathematical Modeling and Computing |
| Онлайн доступ: | http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0001445997 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Library portal of National Academy of Sciences of Ukraine | LibNAS |
Репозитарії
Library portal of National Academy of Sciences of Ukraine | LibNASСхожі ресурси
-
Comparative Features of Multilayered Iterative Algorithm GMDH and Deep Feed-Forward Neural Networks
за авторством: O. H. Moroz, та інші
Опубліковано: (2021) -
Stochastic generalized gradient methods for training nonconvex nonsmooth neural networks
за авторством: V. I. Norkin
Опубліковано: (2021) -
Smoothed Analysis for the Conjugate Gradient Algorithm
за авторством: Menon, G., та інші
Опубліковано: (2016) -
Scalability of Parallel Batch Pattern Neural Network Training Algorithm
за авторством: Turchenko, V.
Опубліковано: (2009) -
Modelling videocard memory performance for LLM neural networks
за авторством: Rahozin, D.V., та інші
Опубліковано: (2024)