Quickprop

Quickprop es un algoritmo de optimización utilizado para entrenar redes neuronales artificiales. Se basa en la aceleración del proceso de aprendizaje mediante un enfoque que combina gradiente descendente con elementos de optimización de segundo orden.

Fue desarrollado como una mejora del método de retropropagación estándar, reduciendo significativamente los tiempos de convergencia. Utiliza una estimación de la curvatura de la superficie del error para ajustar los pesos más rápido que el gradiente descendente clásico.

Quickprop adopta una aproximación parabólica para modelar la función de error, lo que le permite calcular actualizaciones de los pesos más grandes y efectivas. Sin embargo, su eficiencia depende de la adecuada inicialización de los parámetros y puede ser sensible a configuraciones erróneas.

Es conocido por ser apropiado para problemas en los que el gradiente descendente tradicional presenta una convergencia lenta, pero no es robusto para todas las arquitecturas de redes neuronales. Aunque menos popular que otros algoritmos modernos, sigue siendo una herramienta relevante en ciertos contextos.