Function Approximation With Multilayered Perceptrons Using L1 Criterion

Ong , Hong Choon (2003) Function Approximation With Multilayered Perceptrons Using L1 Criterion. PhD thesis, Universiti Sains Malaysia.

[img]
Preview
PDF
Download (1042Kb) | Preview

    Abstract

    Kaedah ralat kuasa dua terkecil atau kaedah kriteria L2 biasanya digunakan bagi persoalan penghampiran fungsian dan pengitlakan di dalam algoritma perambatan balik ralat. Tujuan kajian ini adalah untuk mempersembahkan suatu kriteria ralat mutlak terkecil bagi perambatan balik sigmoid selain daripada kriteria ralat kuasa dua terkecil yang biasa digunakan. Kami membentangkan struktur fungsi ralat untuk diminimumkan serta hasil pembezaan terhadap pemberat yang akan dikemaskinikan. Tumpuan ·kajian ini ialah terhadap model perseptron multilapisan yang mempunyai satu lapisan tersembunyi tetapi perlaksanaannya boleh dilanjutkan kepada model yang mempunyai dua atau lebih lapisan tersembunyi. The least squares error or L2 criterion approach has been commonly used in functional approximation and generalization in the error backpropagation algorithm. The purpose of this study is to present an absolute error criterion for the sigmoidal backpropagatioll I rather than the usual least squares error criterion. We present the structure of the error function to be minimized and its derivatives with respect to the weights to be updated. The focus in the study is on the single hidden layer multilayer perceptron (MLP) but the implementation may be extended to include two or more hidden layers.

    Item Type: Thesis (PhD)
    Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA1 Mathematics (General)
    Divisions: Pusat Pengajian Sains Matematik (School of Mathematical Sciences)
    Depositing User: HJ Hazwani Jamaluddin
    Date Deposited: 15 Nov 2016 16:12
    Last Modified: 15 Nov 2016 16:12
    URI: http://eprints.usm.my/id/eprint/31090

    Actions (login required)

    View Item
    Share