Aprendizaje recurrente en redes neuronales dinámicas

Ricardo Riaza ^[1] ; Pedro J. Zufiria ^[2]
1. [1] Universidad Carlos III de Madrid
  
  Universidad Carlos III de Madrid
  
  Madrid, España
2. [2] Universidad Politécnica de Madrid
  
  Universidad Politécnica de Madrid
  
  Madrid, España
Localización: XVII Congreso de Ecuaciones Diferenciales y Aplicaciones ; VII Congreso de Matemática Aplicada: Salamanca, 14-28 septiembre 2001 / coord. por Luis Ferragut Canals , Anastasio Pedro Santos Yanguas , 2001, ISBN 8469961446, págs. 567-568
Idioma: español
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Resumen
- En la presente comunicación se estudian ciertos esquemas de entrenamiento recurrente en redes neuronales dinámicas. Estos métodos pueden encuadrarse, de manera natural, en el ámbito de las ecuaciones algebraico-diferenciales semiexplícitas, lo que posibilita la introducción de regularizaciones que definen procesos de aprendizaje singularmente perturbados. Este tipo de modelos clarifica la existencia de varias escalas temporales en técnicas de entrenamiento on-line, y permite demostrar rigurosamente la convergencia local del proceso de aprendizaje.