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/ NetNews Usenet Archive 1992 #18 / NN_1992_18.iso / spool / comp / ai / neuraln / 3217 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-08-18  |  1.4 KB
  1. Path: sparky!uunet!mcsun!uknet!gdt!brispoly!y_jin
  2. From: y_jin@csd.brispoly.ac.uk (Y Jin)
  3. Newsgroups: comp.ai.neural-nets
  4. Subject: Question: Real Time Local Learning and Global Learning
  5. Message-ID: <1992Aug18.114005.20649@csd.brispoly.ac.uk>
  6. Date: 18 Aug 92 11:40:05 GMT
  7. Organization: Bristol Polytechnic, England
  8. Lines: 18
  9.  
  10. Question: Real Time Local Learning and Global Learning
  11.  
  12. We are applying BP neural networks in nonlinear control problems. The work is
  13. concentrated on real time learning. Relative references and suggestions will
  14. be very appreciated. The main idea of our research is presented below:
  15.  
  16. Supposed that a BP neural network nearly approaches the desired nonlinear
  17. function through off-line learning. The real time (on-line) learning is used
  18. to improve the approximation accuracy. The neural network could increase the
  19. real-time approximating speed locally by increasing the learning rate. However
  20. by doing so the neural network global approximation features (gained in off-
  21. line learning) will be damaged. We suggest that the neural network weights be
  22. split into two parts: linear part for local approximation and nonlinear part
  23. for global approximation. It is easy to develop a learning algorithm for linear
  24. part weights, which results in stable control systems. The nonlinear learning
  25. slowly shifts linear part weights to nonlinear part weights.
  26.  
  27. Please email ( y_jin@csd.brispoly.ac.uk), I will summarize.
  28.