【24h】

Experiments on learning in recursive neural networks

机译:递归神经网络中的学习实验

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摘要

Summary form only given. An examination is made of training anetwork with recursive connections. The author is able to trainrecursive networks reliably using the generalized delta rule of errorbackpropagation of Rumelhart, Hinton, and Williams on the stationarystates of the recursive network. This method for training recursivenetworks is a truncated form of the recursive error backpropagationalgorithm developed by Pineda and Almeida
机译:仅提供摘要表格。对使用递归连接训练网络进行了检查。作者能够使用Rumelhart,Hinton和Williams在递归网络的稳态上的误差反向传播的广义增量规则可靠地训练递归网络。这种训练递归网络的方法是Pineda和Almeida开发的递归误差反向传播算法的截断形式

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