Damped Newton Method - an Ann Learning Algorithm

This paper presents a new learning algorithm for training fully-connected, feedforward artificial neural networks. The proposed learning algorithm will be suitable for training neural networks to solve approximation problems. The framework of the new ANN learning algorithm is based on Newton's method for solving non-linear least squares problems. To improve the stability of the new learning algorithm, the Levenberg-Marquardt technique for safe-guarding the Gauss-Newton method is incorporated into the Newton method. This damped version of Newton's method has been implemented using FORTRAN 77, along with some other well-known ANN learning algorithms in order to evaluate the performance of the new learning algorithm. Satisfactory numerical results have been obtained. It is shown that the proposed new learning algorithm has a better performance than the other algorithms in dealing with function approximation problems and problems which may require a high precision of training accuracy

Estudios estadísticos en entornos de galaxias /

Tesis (Doctor en Astronomía)--Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2011.En este trabajo de Tesis se presentan los resultados provenientes de análisis estadísticos de galaxias en diferentes medios. Utilizando información de los redshifts fotométricos obtenidas a través de redes neuronales para los datos de SDSS versión 6, se estudian los efectos del medio en entornos de galaxias y los colores a redshift z < 0.6. Se analizan las densidades de galaxias proyectadas, obtenidas de la distancia del vecino más cercano. Se presenta un catálogo de redshifts fotométricos y correcciones k para el SDSS versión 7. Este cátalogo fue creado utilizando redes neuronales calibradas con las 5 bandas del SDSS. Finalmente, estudiamos sistemas de galaxias, en particular sistemas con 3 miembros y presentamos un catálogo de tripletes de galaxias que cubre el rango de redshift 0.01 < z < 0.4