并行学习神经网络集成方法

发布时间：2017-04-08 23:20

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【摘要】：该文分析了神经网络集成中成员神经网络的泛化误差、成员神经网络之间的差异度对神经网络集成泛化误差的影响,提出了一种并行学习神经网络集成方法;对参与集成的成员神经网络,给出了一种并行训练方法,不仅满足了成员网络本身的精度要求,还满足了它与其余成员网络的差异性要求;另外,给出了一种并行确定集成成员神经网络权重方法.实验结果表明,使用该文的成员神经网络训练方法、成员神经网络集成方法能够构建有效的神经网络集成系统.
【作者单位】： 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
【关键词】： 并行学习 神经网络 神经网络集成 机器学习 泛化误差
【基金】：国家自然科学基金(60273033) 江苏省自然科学基金重点项目(BK2003067)资助.~~
【分类号】：TP18
【正文快照】： 1　引　言神经网络集成(neural network ensemble)是用有限个神经网络对同一个问题进行学习,集成在输入示例下的输出由构成神经网络集成的各神经网络在此示例下的输出共同决定[1].对神经网络集成实现方法的研究主要集中在两个方面,即如何生成集成中的成员网络以及怎样将多个

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本文编号：293927