マーカードアルゴリズムによるフィードフォワードネットワークの訓練

非線形最小二乗法のためのマーカードアルゴリズムを提示し、フィードフォワードニューラルネットワークの訓練のためのバックプロパゲーションアルゴリズムに組み込みます。このアルゴリズムは、いくつかの関数近似問題でテストされ、共役勾配法や可変学習率アルゴリズムと比較されます。その結果、ネットワークが数百の重みしか含まない場合、マーカードアルゴリズムは他の技術よりもはるかに効率的であることがわかりました。