Training feedforward networks with the Marquardt algorithm

Martin Hagan; Mohammad Bagher Menhaj · IEEE Transactions on Neural Networks · 1994

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Autor / responsable

Martin Hagan; Mohammad Bagher Menhaj

Editorial

IEEE Transactions on Neural Networks

Año

1994

Idioma

en

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The Marquardt algorithm for nonlinear least squares is presented and is incorporated into the backpropagation algorithm for training feedforward neural networks. The algorithm is tested on several function approximation problems, and is compared with a conjugate gradient algorithm and a variable learning rate algorithm. It is found that the Marquardt algorithm is much more efficient than either of the other techniques when the network contains no more than a few hundred weights.

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APA 7

Hagan, M. & Menhaj, M. B. (1994). Training feedforward networks with the Marquardt algorithm. https://doi.org/10.1109/72.329697

MLA

Hagan, Martin, and Mohammad Bagher Menhaj. "Training feedforward networks with the Marquardt algorithm." 1994. https://doi.org/10.1109/72.329697.

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Hagan, Martin and Mohammad Bagher Menhaj. 1994. "Training feedforward networks with the Marquardt algorithm.". https://doi.org/10.1109/72.329697.

Harvard

Hagan, M. and Menhaj, M. B. 1994, Training feedforward networks with the Marquardt algorithm, IEEE Transactions on Neural Networks, available at: https://doi.org/10.1109/72.329697 [Accessed 3 Jul. 2026].

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Título: Training feedforward networks with the Marquardt algorithm

Autor / colaboradores: Martin Hagan; Mohammad Bagher Menhaj

Editorial: IEEE Transactions on Neural Networks

Año de publicación: 1994

Idioma: en

Materias

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