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基于随机梯度法的选择性神经网络二次集成

Two-level Ensembles of Selective Neural Network Based on Stochastic Gradient

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【作者】 施彦黄聪明侯朝桢

【Author】 SHI Yan, HUANG Congming, HOU Chaozhen(School of Chemical Engineering and Environment, Beijing Institute of Science and Engineering, Beijing 100081; School of Information Science and Technology, Beijing Institute of Science and Engineering, Beijing 100081)

【机构】 北京理工大学化工与环境学院北京理工大学信息科学技术学院 北京 100081北京 100081北京 100081

【摘要】 针对使用贪心法、遗传算法等方法实现选择性神经网络集成时出现的“局部最小点”和“过拟合”问题,提出了一类基于随机梯度法的选择性神经网络二次集成方法。理论分析和实验表明,与上述选择性神经网络集成方法相比,该方法易于实现且效果明显。

【Abstract】 In the application of greedy method or genetic algorithm for the selection of the components of neural network ensembles, local minima and over fitting problems occur frequently. To solve such problems, a kind of method of two-level stochastic gradient-based selective neural network ensembles is proposed in this paper. Theoretical analyses and experimental results show that the method is easy to be constructed and performs well.

  • 【文献出处】 计算机工程 ,Computer Engineering , 编辑部邮箱 ,2004年16期
  • 【分类号】TP183
  • 【被引频次】12
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