Learning with heterogeneous neural networks
Visualitza/Obre
Capítol del llibre (178,9Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/17935
Tipus de documentCapítol de llibre
Data publicació2011
EditorNova Science Publishers, Inc. New York
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
This chapter studies a class of neuron models that computes a user-defined similarity function between inputs and weights. The neuron transfer function is formed by composition of an adapted logistic function with the quasi-linear mean of the partial input-weight similarities. The neuron model is capable of dealing directly with mixtures of continuous as well as discrete quantities, among other data types and there is provision for missing values. An
artificial neural network using these neuron models is trained using a breeder genetic algorithm until convergence. A number of experiments are carried out in several real-world problems in very different application domains described by mixtures of variales of distinct types and eventually showing missing values. This heterogeneous network is compared to a standard radial basis function network and to a multi-layer perceptron networks and shown to learn from with superior generalization ability at a comparable computational cost. A further
important advantage of the resulting neural solutions is the great interpretability of the learned weights, which is done in terms of weighted similarities to prototypes.
CitacióBelanche, Ll. Learning with heterogeneous neural networks. A: "New developments in artificial neural networks research". Nova Science Publishers, Inc. New York, 2011, p. 257-276.
ISBN978-1-61324-286-5
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
NOVA chapter.pdf | Capítol del llibre | 178,9Kb | Accés restringit |