TY - JOUR ID - TI - Generalized Dai-Yuan conjugate gradient algorithm for training multi-layer feed-forward neural networks تعميم خوارزمية التدرج المترافق Dai-Yuan لتدريب الشبكات العصبية متعددة الطبقات ذات التغذية الامامية AU - Hind H. Mohammed هند حسام الدين محمد PY - 2019 VL - 24 IS - 1 SP - 115 EP - 120 JO - Tikrit Journal of Pure Science مجلة تكريت للعلوم الصرفة SN - 18131662 24151726 AB - In this paper, we will present different type of CG algorithms depending on Peary conjugacy condition. The new conjugate gradient training (GDY) algorithm using to train MFNNs and prove it's descent property and global convergence for it and then we tested the behavior of this algorithm in the training of artificial neural networks and compared it with known algorithms in this field through two types of issues

في هذا البحث نقدم نوع مختلف من خوارزميات التدرج المترافق اعتمادا على حالة شرط الترافق لـPeary . خوارزمية التدرج المترافق الجديدة (GDY) استخدمت لتدريب الشبكات العصبية ذات التغذية الامامية وتم اثبات خاصية الانحدار والتقارب للخوارزمية المقترحة ومن ثم اختبار سلوك هذه الخوارزمية في تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية ومقارنتها مع خوارزميات معروفة في هذا المجال من خلال نوعين من المسائل ER -