Training neural networks with a multi-objective sliding mode control algorithm

Marcelo A. Costa; Antonio P. Braga; Benjamin R. Menezes; Roselito A. Teixeira; Gustavo G. Parma

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Training neural networks with a multi-objective sliding mode control algorithm

机译：用多目标滑模控制算法训练神经网络

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This paper presents a new sliding mode control algorithm that is able to guide the trajectory of a multi-layer perceptron within the plane formed by the two objective functions: training set error and norm of the weight vectors. The results show that the neural networks obtained are able to generate an approximation to the Pareto set, from which an improved generalization performance model is selected.

机译：本文提出了一种新的滑模控制算法，该算法能够在由两个目标函数（训练集误差和权向量的范数）形成的平面内引导多层感知器的轨迹。结果表明，所获得的神经网络能够生成帕累托集的近似值，从而从中选择一种改进的泛化性能模型。

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来源
《Neurocomputing》 |2003年第4期|p.467-473|共7页
作者
Marcelo A. Costa; Antonio P. Braga; Benjamin R. Menezes; Roselito A. Teixeira; Gustavo G. Parma;
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作者单位

Department of Electronics Engineering, Federal University of Minas Gerais, Campus da UFMG (Pampulha), Caixa Postal 209, CEP 30 161-970, Belo Horizonte, MG, Brazil;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
neural networks; multi-objective optimization; generalization;

机译：神经网络;多目标优化;概括;

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