Abstract-djup inlärning, en omprofilering av djupa neurala nätverk forskning fungerar, har uppnått en anmärkningsvärd framgång under de senaste åren. Med flera dolda lager, djupt lärande modeller syftar till att beräkna den hierarkiska särdrag representationer av observationsdata. Samtidigt, på grund av dess allvarliga nackdelar i datakonsumtion, beräkningsresurser, parameter justeringskostnader och bristen på resultat förklarande, djupt lärande har också lidit av mycket kritik. I detta dokument kommer vi att införa en ny modell för representationsinlärning, nämligen "Simple-Ensemble Genetic Evolutionary Network" (SEGEN), som kan fungera som ett alternativ till modeller för djupinlärning. Istället för att bygga en enda djup modell, baserad på en uppsättning provade sub-instances, SEGEN antar en genetisk-evolutionär inlärningsstrategi för att bygga en grupp av enhet modeller generationer efter generationer. Enhetsmodellerna som ingår i SEGEN kan antingen vara traditionella maskininlärningsmodeller eller de senaste modellerna för djupinlärning med en mycket "smalare" och "shallower" arkitektur. Läranderesultaten från varje instans vid den sista generationen kommer att kombineras effektivt från varje enhetsmodell genom spridnings- och ensembleinlärningsstrategier. Ur ett beräkningsperspektiv kräver SEGEN mycket mindre data, färre beräkningsresurser och parameterinställningsinsatser, men har en bra teoretisk tolkning av inlärningsprocessen och resultat. Omfattande experiment har gjorts på flera olika verkliga referensdatauppsättningar, och de experimentella resultat som SEGEN har uppnått har visat sina fördelar jämfört med de senaste modellerna för representationsutbildning.
I REF, Zhang et al. införa en evolutionär nätverksmodell som ett alternativ till djupinlärningsmodeller baserade på dataprovtagning, genetisk modellinlärning och ensembleinlärning.
SEGEN: Sample-Ensemble Genetic Evolutional Network Model
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}