Abstract-This paper föreslår och visar ett ramverk för Sigma-Pi nätverk så att den kombinatoriska ökningen i produkttermer undviks. Detta uppnås genom att endast genomföra en undergrupp av möjliga produkttermer (sub-net Sigma-Pi). Genom tillämpning av en dynamisk viktbeskärningsalgoritm kan redundanta vikter tas bort och bytas ut under inlärningsprocessen, vilket möjliggör tillgång till ett större viktutrymme än det som används vid initiering av nätverk. Mer än en inlärningstakt tillämpas för att säkerställa att införandet av högre ordning deskriptorer inte resulterar i över beskrivning av utbildningen uppsättning (minnesskrivning). Tillämpningen av en sådan ram testas med hjälp av ett problem som kräver betydande generalisering förmåga. Prestanda för det resulterande delnätet Sigma-Pi-nätverket jämförs med den som returneras av optimala flerskiktsperceptroner och generella Sigma-Pi-lösningar.
Hej, Wood och Al. I REF föreslogs en dynamisk viktbeskärningsalgoritm för att identifiera och avlägsna överflödiga vikter.
A framework for improved training of Sigma-Pi networks
{'venue': 'IEEE transactions on neural networks', 'journal': 'IEEE transactions on neural networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}