Abstract-This paper presenterar en konstruktiv algoritm för att träna kooperativa neurala nätverk ensembler (CNNEs). CNNE kombinerar ensemblearkitektur design med kooperativ utbildning för enskilda neurala nätverk (NNs) i ensembler. Till skillnad från de flesta tidigare studier om träningsensembler lägger CNN tonvikten på både noggrannhet och mångfald bland enskilda NN:er i en ensemble. För att upprätthålla noggrannheten hos enskilda NN bestäms antalet dolda noder i enskilda NN också av ett konstruktivt tillvägagångssätt. Incrementär utbildning baserad på negativ korrelation används i CNNE för att utbilda enskilda NNs för olika antal utbildningsepoker. Användningen av negativa korrelationslärande och olika utbildningsepoker för enskilda NN-utbildningar återspeglar CNN:s betoning på mångfald bland enskilda NN:er i en ensemble. CNNE har testats i stor utsträckning på ett antal referensproblem i maskininlärning och neurala nätverk, inklusive australiensisk kreditkortsbedömning, bröstcancer, diabetes, glas, hjärtsjukdom, brevigenkänning, sojaböna, och Mackey-Glass tidsserie förutsägelse problem. De experimentella resultaten visar att CNN kan producera NN-ensembler med god generaliseringsförmåga.
En konstruktiv algoritm för utbildning av Cooperative Neural Network Ensembles (CNNE), som föreslagits av M. Islam et al. REF, använder en konstruktiv algoritm för att utveckla neurala nätverk.
A Constructive Algorithm for Training Cooperative Neural Network Ensembles
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}