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Erschienen in:

2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

Optimizing Multilayer Perceptrons to Approximate Nonlinear Quaternion Functions

verfasst von : Arturo Buscarino, Luigi Fortuna, Gabriele Puglisi

Erschienen in: Advances in Nonlinear Dynamics, Volume III

Verlag: Springer Nature Switzerland

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Abstract

In this contribution, a novel approach to optimize multilayer perceptron artificial neural networks (MLP-ANN) devoted to approximate quaternion valued functions is presented. The approach is based on the definition of proper auxiliary networks devoted to predict the trends of the main network weights during the learning phase, thus reducing the number of epochs needed to reach a suitable abstraction level. The approach is specifically designed for MLP-ANN devoted to the approximation of complex valued functions, characterized by more than one imaginary part, a framework typical of application-oriented problems.

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Haykin, S.: Neural Networks and Learning Machines, 3/E. Pearson Education India (2009)

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Titel: Optimizing Multilayer Perceptrons to Approximate Nonlinear Quaternion Functions
verfasst von: Arturo Buscarino
Luigi Fortuna
Gabriele Puglisi
Verlag: Springer Nature Switzerland
Buch: Advances in Nonlinear Dynamics, Volume III
Print ISBN: 978-3-031-50634-5

Electronic ISBN: 978-3-031-50635-2

Copyright-Jahr: 2024
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-50635-2_41

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