本文關鍵詞：并行學習神經(jīng)網(wǎng)絡集成方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：該文分析了神經(jīng)網(wǎng)絡集成中成員神經(jīng)網(wǎng)絡的泛化誤差、成員神經(jīng)網(wǎng)絡之間的差異度對神經(jīng)網(wǎng)絡集成泛化誤差的影響,提出了一種并行學習神經(jīng)網(wǎng)絡集成方法;對參與集成的成員神經(jīng)網(wǎng)絡,給出了一種并行訓練方法,不僅滿足了成員網(wǎng)絡本身的精度要求,還滿足了它與其余成員網(wǎng)絡的差異性要求;另外,給出了一種并行確定集成成員神經(jīng)網(wǎng)絡權重方法.實驗結果表明,使用該文的成員神經(jīng)網(wǎng)絡訓練方法、成員神經(jīng)網(wǎng)絡集成方法能夠構建有效的神經(jīng)網(wǎng)絡集成系統(tǒng).
【作者單位】： 南京大學計算機軟件新技術國家重點實驗室 南京大學計算機軟件新技術國家重點實驗室 南京大學計算機軟件新技術國家重點實驗室
【關鍵詞】： 并行學習 神經(jīng)網(wǎng)絡 神經(jīng)網(wǎng)絡集成 機器學習 泛化誤差
【基金】：國家自然科學基金(60273033) 江蘇省自然科學基金重點項目(BK2003067)資助.~~
【分類號】：TP18
【正文快照】： 1　引　言神經(jīng)網(wǎng)絡集成(neural network ensemble)是用有限個神經(jīng)網(wǎng)絡對同一個問題進行學習,集成在輸入示例下的輸出由構成神經(jīng)網(wǎng)絡集成的各神經(jīng)網(wǎng)絡在此示例下的輸出共同決定[1].對神經(jīng)網(wǎng)絡集成實現(xiàn)方法的研究主要集中在兩個方面,即如何生成集成中的成員網(wǎng)絡以及怎樣將多個

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本文編號：293927