Abstract-I denna uppsats föreslår vi två kooperativa ensemble lärande algoritmer, dvs NegBag och NegBoost, för att utforma neurala nätverk (NN) ensembler. De föreslagna algoritmerna utbildar stegvis olika enskilda NN i en ensemble med hjälp av den negativa korrelationslärande algoritmen. Flagga och öka algoritmer används i NegBagg respektive NegBoost, för att skapa olika träningsset för olika NNs i ensemblen. Tanken bakom att använda negativ korrelationslärande i samband med baging/boosting-algoritmen är att underlätta interaktion och samarbete mellan NN:er under utbildningen. Både NegBagg och NegBoost använder ett konstruktivt tillvägagångssätt för att automatiskt bestämma antalet dolda neuroner för NNs. NegBoost använder också det konstruktiva tillvägagångssättet för att automatiskt bestämma antalet NN för ensemblen. De två algoritmerna har testats på ett antal referensproblem i maskininlärning och NNs, inklusive australiensisk kreditkortsbedömning, bröstcancer, diabetes, glas, hjärtsjukdom, brevigenkänning, satellit, sojaböna, och vågformsproblem. De experimentella resultaten visar att NegBagg och NegBoost kräver ett litet antal träningsperioder för att producera kompakta NN-ensembler med god generalisering.
Islam m.fl. I REF föreslogs två inkrementella inlärningsalgoritmer för NN i ensemble med NCL: NegBagg och NegBoost.
Bagging and Boosting Negatively Correlated Neural Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}