Abstract-Function approximation är en av de centrala uppgifter som löses med hjälp av neurala nätverk i samband med många tekniska problem. Goda approximativa resultat kräver dock god provtagning av datautrymmet, vilket vanligtvis kräver exponentiellt ökande datavolym i takt med att datans dimensionalitet ökar. Samtidigt arrangeras ofta de högdimensionella data runt ett mycket lägre dimensionsgrenrör. Här föreslår vi att man bryter funktionens approximation för högdimensionella data i två steg: 1) kartläggningen av de högdimensionella data på ett lägre dimensionsutrymme som motsvarar det grenrör på vilket datan finns och 2) approximeringen av funktionen med hjälp av karterade data med lägre dimension. Vi använder över-fullständiga självorganiserande kartor (som) för kartläggningen genom oövervakat lärande, och enstaka dolda lager neurala nätverk för funktionen approximation genom övervakat lärande. Vi utökar också tvåstegsproceduren genom att överväga stödvektormaskiner och Bayesian SOMs för bestämning av de bästa parametrarna för de icke-linjära neuronerna i det dolda lagret av de neurala nätverk som används för funktionen approximation. Vi jämför approximationen prestanda av de föreslagna neurala nätverken med hjälp av en uppsättning funktioner och visar att faktiskt neurala nätverk med hjälp av kombinerade oövervakade och övervakade lärandet överträffar i de flesta fall neurala nätverk som lär sig funktionen approximation med hjälp av de ursprungliga högdimensionella data.
Nyligen, kombinationen av låg-dimensionell kartläggning och neural nätverk approximation har föreslagits för tillnärmning av funktioner definierade över hög-dimensionella data REF.
Function Approximation Using Combined Unsupervised and Supervised Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}