کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6866787 | 679063 | 2014 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Eigenvalue decay: A new method for neural network regularization
ترجمه فارسی عنوان
فروپاشی عدد خاص: یک روش جدید برای تنظیم عصبی شبکه
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
انتقال، منظم سازی، الگوریتم ژنتیک، حاشیه طبقه بندی شبکه عصبی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper proposes two new training algorithms for multilayer perceptrons based on evolutionary computation, regularization, and transduction. Regularization is a commonly used technique for preventing the learning algorithm from overfitting the training data. In this context, this work introduces and analyzes a novel regularization scheme for neural networks (NNs) named eigenvalue decay, which aims at improving the classification margin. The introduction of eigenvalue decay led to the development of a new training method based on the same principles of SVM, and so named Support Vector NN (SVNN). Finally, by analogy with the transductive SVM (TSVM), it is proposed a transductive NN (TNN), by exploiting SVNN in order to address transductive learning. The effectiveness of the proposed algorithms is evaluated on seven benchmark datasets.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 124, 26 January 2014, Pages 33-42
Journal: Neurocomputing - Volume 124, 26 January 2014, Pages 33-42
نویسندگان
Oswaldo Ludwig, Urbano Nunes, Rui Araujo,