Resilient Backpropagation

最新推荐文章于 2023-03-01 17:18:24 发布
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本文介绍了Resilient Propagation (RPROP)算法，该算法对于不同的问题可以使用同一套参数，并且相较于Backpropagation算法拥有更快的收敛速度。RPROP通过比较当前轮次与上一轮次的梯度符号来调整权重更新的步长。

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Resilient Propagation (RPROP, 弹性传播) 对不同的问题都能用同一套参数, 而且收敛速度比 Backpropagation 快. 它对权重的修改不是正比于梯度 \frac{\partial E}{\partial w_{t - 1}}, 而是由梯度和上一轮梯度的符号决定, 如果两轮梯度符号相同, 修改值就乘以 1.2 (弹性加速), 如果两轮梯度符号相反, 修改值就乘以 -0.5 (弹性减速). Manhattan 相似于 RPROP 但弱一点可以忽略.

由于弹性传播需要多个 example 才能训练, 所以它算一种 Batch Training 算法.



作者：luikore
链接：https://www.zhihu.com/question/41521461/answer/95642943
来源：知乎
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