Прореживание двухслойной нейронной сети (пример)

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Прореживание двухслойной нейронной сети (optimal brain damage) - метод упрощения структуры нейронной сети. Идея прореживания состоит в том, что из сети удаляются параметры, оказывающие малое влияние на ошибку аппроксимации. Таким образом, модель упрощается, а ошибка аппроксимации возрастает незначительно.


Постановка задачи

Задана обучающая выборка X^l, Y^l. Требуется решить задачу классификации с использованием двухслойной нейронной сети; затем упростить сеть, выбросив из нее параметры, соответствующие наименьшей степени выпуклости; среднеквадратичная ошибка классификации при этом не должна сильно возрасти.

Алгоритм настройки нейронной сети

Статья в настоящий момент дорабатывается.
Mikethehuman 13:22, 14 апреля 2010 (MSD)


Источник — «http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9F%D1%80%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%B6%D0%B8%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B4%D0%B2%D1%83%D1%85%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8_%28%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80%29»