This chapter describes the application of two different global optimization algorithms (CRS3 and the evolutionary strategy) to the problem of recurrent neural network learning. The performance has been compared with the standard multilayer perceptron with classical gradient learning strategy. The performance has been tested on different dynamic test models. The efficiency of the global optimization approach is shown.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.