Training feedforward networks with the Marquardt algorithm

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

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Autore / responsabile

Martin Hagan; Mohammad Bagher Menhaj

Editore

IEEE Transactions on Neural Networks

Anno

1994

Lingua

Inglés

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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.

Chicago

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 7 Aug. 2026].

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Titolo: Training feedforward networks with the Marquardt algorithm

Autore / collaboratori: Martin Hagan; Mohammad Bagher Menhaj

Editore: IEEE Transactions on Neural Networks

Anno di pubblicazione: 1994

Lingua: Inglés

Soggetti

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Backpropagation; Algorithm; Levenberg–Marquardt algorithm; Artificial neural network; Rprop; Conjugate gradient method; Computer science; Feedforward neural network; Artificial intelligence; Function (biology); Feed forward; Nonlinear system