Abstract-Generalisering förmåga artificiella neurala nätverk (ANNs) är i hög grad beroende av deras arkitekturer. Konstruktiva algoritmer är ett attraktivt automatiskt sätt att bestämma en nästan optimal ANN-arkitektur för ett givet problem. Flera sådana algoritmer har föreslagits i litteraturen och visat sin effektivitet. I detta dokument presenteras en ny konstruktiv algoritm (NCA) för att automatiskt bestämma ANN-arkitekturer. Till skillnad från de flesta tidigare studier om att fastställa ANN-arkitekturer lägger de nationella konkurrensmyndigheterna tonvikten på arkitektonisk anpassning och funktionell anpassning i sin arkitekturbestämningsprocess. Den använder ett konstruktivt tillvägagångssätt för att bestämma antalet dolda lager i en ANN och av neuroner i varje dolt lager. För att uppnå funktionell anpassning tränar NCA dolda neuroner i ANN genom att använda olika träningsset som skapades genom att använda ett liknande koncept som används i den förstärkande algoritmen. Syftet med att använda olika träningsset är att uppmuntra dolda neuroner att lära sig olika delar eller aspekter av träningsdata så att ANN kan lära sig hela träningsdata på ett bättre sätt. I detta dokument undersöks de nationella konkurrensmyndigheternas konvergens- och beräkningsfrågor analytiskt. De nationella konkurrensmyndigheternas beräkningskomplex är O(W × P t × τ ), där W är antalet vikter i ANN, P t är antalet träningsexempel och τ är antalet träningsperioder. Denna komplexitet har samma ordning som vad backpropagation lärande algoritm kräver för att träna en fast ANN arkitektur. En uppsättning på åtta klassificerings- och två problem med approximativa referensvärden användes för att utvärdera de nationella konkurrensmyndigheternas resultat. De experimentella resultaten visar att NCA kan producera ANN-arkitekturer med färre dolda neuroner och bättre generaliseringsförmåga jämfört med befintliga konstruktiva och icke-konstruktiva algoritmer.
Till exempel Islam et al. Ref föreslog en konstruktiv algoritm (NCA) för att fastställa fullständig topologisk information om en feedforward ANN-arkitektur.
A New Constructive Algorithm for Architectural and Functional Adaptation of Artificial 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']}