Штучна нейронна мережа: відмінності між версіями
[перевірена версія] | [перевірена версія] |
Вилучено вміст Додано вміст
→Узагальнення та статистика: скорочено перенаправлення |
зв'язність |
||
Рядок 220:
{{Main|Метод групового урахування аргументів}}
Метод групового урахування аргументів (МГУА, {{lang-en|Group Method of Data Handling, GMDH}})<ref name="ivak1968">{{cite journal|year=1968|title=The [[Метод групового урахування аргументів|group method of data handling]] – a rival of the method of stochastic approximation|url=|journal=Soviet Automatic Control|volume=13|issue=3|pages=43–55|last1=Ivakhnenko|first1=Alexey Grigorevich|authorlink=Івахненко Олексій Григорович}} {{ref-en}}</ref> демонструє повністю автоматичну структурну та параметричну оптимізацію моделей. Функціями збудження вузлів є {{нп|Поліном Колмогорова — Габора|поліноми Колмогорова — Габора|ru|Полином Колмогорова-Габора}}, що дозволяють додавання та множення. Він використовує глибинний багатошаровий перцептрон прямого поширення з вісьмома шарами.<ref name="ivak1971">{{Cite journal|last=Ivakhnenko|first=Alexey|date=1971|title=Polynomial theory of complex systems|url=|journal=IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics (4)|issue=4|pages=364–378|doi=10.1109/TSMC.1971.4308320|pmid=|accessdate=}} {{ref-en}}</ref> Він є мережею [[Кероване навчання|керованого навчання]], що росте шар за шаром, де кожен з шарів треновано [[Регресійний аналіз|регресійним аналізом]]. Непотрібні елементи виявляються застосуванням [[
=== Згорткові нейронні мережі ===
Рядок 380:
* вишикувати <math>n_l</math> ознак відповідно до їхньої [[Взаємна інформація|взаємної інформації]] з мітками класів;
* для різних значень ''K'' та <math>m_l \in\{1, \ldots, n_l\}</math> обчислити рівень похибки класифікації [[Метод k-найближчих сусідів|методом ''K''-найближчих сусідів]] (К-НС, {{lang-en|K-nearest neighbor, K-NN}}), використовуючи лише <math>m_l</math> ознак, найінформативніших на [[
* значення <math>m_l</math>, з яким класифікатор досяг найнижчого рівня похибки, визначає число ознак для збереження.
|