Застосування алгоритму структурної оптимізації нейронної мережі в задачах класифікації даних
Анотація
В статті розглянуте питання архітектурної оптимізації нейронної мережі та її застосування для задач класифікації даних.
Посилання
Mezard M., and Nadal J.P. Learning in feedforward layered networks: The Tiling algorithm // Jour-nal of Physics. – 1989. – V. A22. – P. 2191 - 2203,
Frean M. The Upstart Algorithm: A Method for Constructing and Training Feed-Forward Neural Networks // Tech. Rep. 89/469, Edinburgh Univ., 1989.
Ash T. Dynamic Node Creation in Back-Propagation Networks // Connection Science. – 1989. – V. 1.
Mozer M.C., Smolensky P. Skeletonization: a technique for trimming the fat from a network via relevance assessment // Advances in Neural Information Processing Systems. – 1989. – V. 1. – P. 107 - 115.
Дорогий Я.Ю. Ускоренный алгоритм обучения сверточных нейронных сетей / Я.Ю. Дорогий // Вісник НТУУ «КПІ», «Інформатика, управління та обчислювальна техніка», №57. – 2012. – С. 150-154.
Дорогий Я.Ю. Алгоритм структурної оптимізації нейронної мережі / Я.Ю.Дорогий // Вісник НТУУ «КПІ», «Інформатика, управління та обчислювальна техніка», №61. – 2014. – С. 169-173.
S. Thrun et al. The monk's problems: A performance comparison of diferent learning algorithms // Technical Report CMU-CS-91-197, Carnegie Mellon University, 1991.
Kevin J. Lang: Learning to Tell Two Spirals Apart / Kevin J. Lang, Michael J. // Proceedings of the 1988, Connectionist Models Summer School.
