I detta dokument presenterar vi två inlärningsmekanismer för arti ciella neurala nätverk (ANNs) som kan tillämpas för att lösa classi katjon problem med binära utgångar. Dessa mekanismer används för att minska antalet dolda enheter i en ANN när de utbildas av inlärningsalgoritm för kaskadkorrelering (CAS). Eftersom CAS lägger till dolda enheter stegvis när lärandet fortskrider är det kult att förutsäga antalet dolda enheter som krävs när konvergens uppnås. Dessutom måste lärandet startas om när antalet dolda enheter är större än förväntat. Vår huvudidé i detta dokument är att tillhandahålla alternativ i inlärningsprocessen och att välja det bästa alternativet dynamiskt baserat på information om körtid som erhållits. Mixed-mode learning (MM), vår rst-algoritm, ger alternativa utgångsmatriser så att lärandet utökas till en av de många en-till-många kartläggningarna istället för att nding en unik en-till-en kartläggning. Eftersom syftet med lärandet är avslappnat genom denna omvandling, kan antalet inlärningsepoker minskas. Detta leder i sin tur till ett mindre antal dolda enheter som krävs för konvergens. Befolkningsbaserat lärande för ANNs (PLAN), vår andra algoritm, upprätthåller alternativa nätverkskonvergenser och väljer på körtid lovande nätverk för att träna baserat på felinformation som erhållits och återstående tid. Genom denna dynamiska schemaläggning undviker man utbildning som eventuellt inte leder till att ANN slutförs innan man utforskar nya. Vi visar hur dessa två mekanismer fungerar genom att tillämpa dem för att lösa tvåspiralproblemet, ett tvåregionalt klassi katjonproblem, och problemet med Pima Indian Diabetes Diagnos.
Teng och Wah utvecklade inlärningsmekanism genom att minska antalet dolda enheter i ett neuralt nätverk när utbildad REF.
Automated Learning for Reducing the Configuration of a Feed-Forward Neural Network
{'venue': 'IEEE transactions on neural networks', 'journal': 'IEEE transactions on neural networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}