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并行学习神经网络集成方法
被引：35
作者：
王正群
陈世福
陈兆乾
机构：
[1] 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
[2] 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 南京
[3] 扬州大学信息工程学院扬州
[4] 南京
来源：
关键词：
并行学习;
神经网络;
神经网络集成;
机器学习;
泛化误差;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
该文分析了神经网络集成中成员神经网络的泛化误差、成员神经网络之间的差异度对神经网络集成泛化误差的影响,提出了一种并行学习神经网络集成方法;对参与集成的成员神经网络,给出了一种并行训练方法,不仅满足了成员网络本身的精度要求,还满足了它与其余成员网络的差异性要求;另外,给出了一种并行确定集成成员神经网络权重方法.实验结果表明,使用该文的成员神经网络训练方法、成员神经网络集成方法能够构建有效的神经网络集成系统.
引用
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页码：402 / 408
页数：7
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