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基于特征選擇的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成研究_王濤
1990 年，Hansen 和 Salamon 開創(chuàng)性地提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成， 該方法對多個(gè)多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用不同的初始權(quán)值， 采用反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練。他們首先在分類器學(xué)習(xí)中引入了如果成員分類器是準(zhǔn)確多樣的， 那么其集成將優(yōu)于任一成員分類器的假設(shè)， 并證明了通過訓(xùn)練多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并對其結(jié)果進(jìn)行相對多數(shù)投票法或絕對多數(shù)投票法進(jìn)行合成， 可以顯著地提高學(xué)習(xí)系統(tǒng)的泛化能力。 1996 年，Sollich 和 krogh 為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成下了一個(gè)定義： 定義 1-1：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成（Neural Network Ensemble）是用有限個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對同一個(gè)問題進(jìn)行學(xué)習(xí)， 集成在某輸入示例下的輸出由構(gòu)成集成的各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在該示例下的輸出共同決定。目前這個(gè)定義被普遍接受。但是也有些研究者認(rèn)為： 定義 1-2： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成指的是多個(gè)獨(dú)立訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)并共同決定最終輸出結(jié)果。
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