Abstract-Random vektor funktionell-länk (RVFL) nätverk är randomiserade multilager perceptroner med ett enda dolt lager och ett linjärt utdatalager, som kan tränas genom att lösa ett linjärt modellering problem. I synnerhet är de i allmänhet tränas med hjälp av en sluten-form lösning av (regulariserade) minst-kvarts tillvägagångssätt. I detta dokument införs flera alternativa strategier för att genomföra hela Bayesian inference (BI) av RVFL-nätverk. Våra föreslagna Bayesianska träningsalgoritmer skiljer sig från vanliga eller klassiska tillvägagångssätt och gör det möjligt att härleda en hel sannolikhetsfördelning över de optimala utgångsvikterna i nätverket, i stället för en enda punktvis uppskattning enligt vissa givna kriterier (t.ex. minst-kvartor). Detta ger flera kända fördelar, bland annat möjligheten att införa ytterligare förkunskaper i utbildningsprocessen, tillgången till en osäkerhetsåtgärd under testfasen och möjligheten att automatiskt sluta sig till hyperparametrar från givna data. I detta dokument föreslås först två BI-algoritmer för regression som enligt vissa praktiska antaganden kan genomföras genom en enkel iterativ process med slutna beräkningar. Simuleringsresultat visar att en av de föreslagna algoritmerna, Bayesian RVFL, kan överträffa standard träningsalgoritmer för RVFL-nätverk med en korrekt legaliseringsfaktor som valts noggrant via en linje sökning förfarande. En allmän strategi baserad på variationsinferens presenteras också, med en tillämpning på datamodellering problem med bullriga utgångar eller avvikelser. Som vi diskuterar i detta dokument kan denna strategi med hjälp av de senaste framstegen i den automatiska differentieringen tillämpas på ett brett spektrum av ytterligare situationer på ett omedelbart sätt. Index Terms-bayesian inference (BI), slumpmässig vektor funktionell länk (RVFL), relevans vektor maskin (RVM), variationell inference.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF härledde en ny RVFL med fullständig Bayesian inference för robust datamodellering.
Bayesian Random Vector Functional-Link Networks for Robust Data Modeling
{'venue': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'journal': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Mathematics']}