Baserat på negativ korrelationslärande och evolutionärt lärande presenterar denna uppsats evolutionära ensembler med negativ korrelationslärande (EENCL) för att ta itu med frågorna om automatisk bestämning av antalet enskilda neurala nätverk (NNs) i en ensemble och utnyttjandet av interaktionen mellan individuell NN design och kombination. Tanken med EENCL är att uppmuntra olika individuella NN i ensemblen att lära sig olika delar eller aspekter av träningsdata så att ensemblen bättre kan lära sig hela träningsdata. Samarbetet och specialiseringen mellan olika enskilda NN beaktas under den individuella NN-designen. Detta ger möjlighet för olika NNs att interagera med varandra och specialisera sig. Experiment på två verkliga problem visar att EENCL kan producera NN-ensembler med god generaliseringsförmåga.
Också, den negativa korrelation inlärning för att generera negativt korrelerade individuella neurala nätverk föreslås i REF.
Evolutionary ensembles with negative correlation learning
{'venue': 'IEEE Trans. Evolutionary Computation', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}