人工神经网络变量选取与隐藏单元数的确定
外文标题：The Determination of the Number of the Hidden Cells and the Variable Selection of the Neural Network
文献类型：期刊
作者：谢远涛[1]
机构：[1]中国人民大学统计学院 北京100872
年：2007
期刊名称：统计与信息论坛
卷：22
期：6
页码范围：9-15
增刊：增刊
所属部门：统计学院
语言：中文
ISSN：1007-3116
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_tjyxxlt200706002.aspx
DOI：10.3969/j.issn.1007-3116.2007.06.002
关键词：人工神经网络;BP算法;统计学习;数据挖掘;分类树
摘要：根据多隐藏层所有训练样本误差平方和最小设计优化问题,求解并绘出计算流程图.Trevor等人认为隐藏单元过多比过少好,交叉验证估计(隐藏单元)正则化参数没有必要.还有一种通常做法是常常利用分类树挑选变量作为输入变量进行人工神经网络建模.而从人工神经网络与多元统计、传统回归和其他数据挖掘工具的区别和联系出发,认为这些观点和做法值得商酌;用ZIP编码实例说明隐藏单元过多不一定比过少好,实际数据分析中所需隐藏单元数的确定可以用交叉验证结合经验判断来实现,利用分类树选择的变量对于人工神经网络没有太大的效果;通过分类树删节变量以降低计算量的效果不如通过压缩隐藏单元个数降低计算量来得好;非完全问题"从简单到一般"思想与完全问题中选择所有变量的思想不矛盾.在总结了Le Cun等人的局部联结以有效降低权数思想的基础上,提出通过随机选择人工变量建立人工神经网络分布式模型系统的设想.
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