Neural nätverk ensemble är ett lärande paradigm där många neurala nätverk används gemensamt för att lösa ett problem. I detta papper analyseras relationen mellan ensemblen och dess komponenters neurala nätverk från sammanhanget av både regression och klassificering, vilket visar att det kan vara bättre att ensemble många istället för alla de neurala nätverk som finns. Detta resultat är intressant eftersom för närvarande, de flesta närmar sig ensemble alla tillgängliga neurala nätverk för förutsägelse. Därefter, för att visa att lämpliga neurala nätverk för att komponera en ensemble kan väljas effektivt från en uppsättning av tillgängliga neurala nätverk, en metod som kallas GASEN presenteras. GASEN tränar till en början ett antal neurala nätverk. Sedan tilldelar den slumpmässiga vikter till dessa nätverk och använder genetisk algoritm för att utveckla vikterna så att de i viss mån kan karakterisera de neurala nätverkens lämplighet i att bilda en ensemble. Slutligen väljer den några neurala nätverk baserade på de utvecklade vikterna för att göra upp ensemblen. En stor empirisk studie visar att GASEN kan generera neurala nätverksensembler med mycket mindre storlekar men starkare generaliseringsförmåga, jämfört med vissa populära ensemblemetoder som Baging och Boosting. För att förstå hur GASEN fungerar anges dessutom att felet bryts ned på grund av partiskhet i detta dokument, vilket visar att GASEN:s framgång kan ligga i att det avsevärt kan minska både fördomarna och variansen.
I REF används en GA för att utveckla röstvikterna hos de enskilda prediktorerna i en ensemble av neurala nätverk.
Ensembling Neural Networks: Many Could Be Better Than All
{'venue': 'ARTIFICIAL INTELLIGENCE', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}