Алгоритм спрощення гібридних нейронних мереж

Автор(и)

  • O. I. Chumachenko Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського», Київ, Україна
  • A. O. Kuzmenko Кафедра авіаційних комп’ютерно-інтегрованих комплексів Студентка 6-го курсу

DOI:

https://doi.org/10.18372/1990-5548.55.12772

Ключові слова:

Спрощення ансамблю, беггінг, точність, різноманітність.

Анотація

Показано що ансамбль, зазвичай, більш точний, ніж одинична мережа, існуючі ансамблеві методи, однак, як правило, створюють невиправдано великі ансамблі, які збільшують використання пам'яті та обчислювальні витрати. Спрощення ансамблю вирішує цю проблему. Проаналізовано компроміс між точністю і різноманітністю і доведено, що класифікатори, які є більш точними і роблять більш точні прогнозів у групі меншості, більш важливі для побудови підансамблю. Запропоновано метрику, яка враховує точність і різноманітність, щоб оцінити вклад окремого класифікатора в ансамбль. Це дозволяє виділити необхідну кількість мереж з найкращими результатами і включити їх в ансамбль.


Біографії авторів

O. I. Chumachenko, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського», Київ, Україна

Кафедра технічної кібернетики

Кандидат технічних наук. Доцент

A. O. Kuzmenko, Кафедра авіаційних комп’ютерно-інтегрованих комплексів Студентка 6-го курсу

Національний авіаційний університет, Київ, Україна.

Посилання

Zhenyu Lu, Xindong Wu, Xingquan Zhu, and Josh Bongard, Ensemble Pruning via Individual Contribution Ordering. Burlington. 2007, 10 p.

Gonzalo Martı´nez-Munoz, Daniel Herna´ndez-Lobato, and Alberto Sua´rez, “An Analysis of Ensemble Pruning Techniques Based on Ordered Aggregation,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, no. 2, 2009, pp. 245–259.

Z.-H. Zhou, J. Wu, and W. Tang, “Ensembling Neural Networks: Many Could Be Better than All,” Artificial Intelligence, vol. 137, pp. 239–263, 2002.

Downloads

Як цитувати

Chumachenko, O. I., & Kuzmenko, A. O. (2018). Алгоритм спрощення гібридних нейронних мереж. Електроніка та системи управління, 1(55), 53–56. https://doi.org/10.18372/1990-5548.55.12772

Номер

Том 1 № 55 (2018)

Розділ

АВТОМАТИЗОВАНІ СИСТЕМИ ПРОЕКТУВАННЯ

Ліцензія

Науковий журнал "Електроніка та системи управління" дотримується принципів відкритого доступу (Open Access) та забезпечує вільний, негайний і постійний доступ до всіх опублікованих матеріалів без фінансових, технічних або юридичних обмежень для читачів.

Усі статті публікуються у відкритому доступі відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Авторські права

Автори, які публікують свої роботи в журналі ""Електроніка та системи управління":

  • зберігають за собою авторські права на свої публікації;

  • надають журналу право на перше опублікування статті;

  • погоджуються на поширення матеріалів за ліцензією CC BY 4.0;

  • мають право повторно використовувати, архівувати та поширювати свої роботи (у тому числі в інституційних та тематичних репозитаріях) за умови посилання на первинну публікацію в журналі.