如何增加人工神经元网络的透明度?

被引：11

作者：

胡包钢

王泳

杨双红

曲寒冰

机构：

[1] 中国科学院自动化研究所

[2] 中国科学院研究生院

来源：

模式识别与人工智能 | 2007年 / 20卷 / 01期

关键词：

机器学习; 人工神经元网络; 先验知识; 归纳; 演绎; 黑箱;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对人工神经元网络应用中最主要的问题之一——"黑箱"特性进行文献综述.增加人工神经元网络系统的透明度是解决该问题必不可少的手段.为了便于理解各种已有方法的应用特点及其局限性,提出"透明度"研究中的方法分类框架.首先将"透明度"研究划分为两种基本策略:1)将先验信息引入系统设计;2)从模型中提取系统相关规则或知识.在此基础上,对各种主要方法进一步分类并进行应用特点介绍.最后对机器学习多目标研究进行讨论.提出基于"性能价格比"与基于提高系统"透明度"的目标函数.指出提高"透明度"是神经元网络研究中最为基本而又直接的解决方案.为此提出"反馈知识增长(Knowledge Increasing via Feedback)"型机器学习方法.

引用

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共 21 条

[1] 使用三层神经元网络的先验信息新学习方法 [J].