University of Kirkuk Kirkuk Journal of Science 3005-4788 10 3 2015 09 28 New Scaled Conjugate Gradient Algorithm for Training Artificial Neural Networks Based on Pure Conjugacy Condition خوارزمية جديدة متدرجة من نوع ذوات الانحدار المترافق لتدريب الشبكات العصبية الاصطناعية المستندة على شرط الترافق الصرف 230 241 104992 10.32894/kujss.2015.104992 EN Khalil K. Abbo Hind H. Mohamed Journal Article 2015 09 01 Conjugate gradient methods constitute excellent neural network training methods characterized by their simplicity efficiency and their very low memory requirements. In this paper, we propose a new scaled conjugate gradient neural network training algorithm which guarantees descent property with standard Wolfe condition. Encouraging numerical experiments verify that the proposed algorithm provides fast and stable convergence. طرق التدرج المترافق تمثل طرق تدريب ممتازة للشبكات العصبية وتتميز ببساطتها, كفاءتها العددية وتطلبها ذاكرة منخفضة جدا. تم في هذا البحث اقتراح خوارزمية جديدة من نوع تدرج مترافق بمعلمة لتعليم الشبكة العصبية هذه الخوارزمية تحقق خاصية الانحدار باستخدام شرط ولف الاعتيادية. النتائج العددية لهذه الخوارزمية مشجعة من ناحية السرعة والاستقرارية مقارنة بالطرق الاخرى في هذا المجال https://kujss.uokirkuk.edu.iq/article_104992_0f843c26b75eb09195970d1b51f66523.pdf