Similarity networks for classification: a case study in the Horse Colic problem
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/99450
Tipus de documentReport de recerca
Data publicació2014
Condicions d'accésAccés obert
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 paper develops a two-layer neural network in which the neuron model 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 mean of the partial input-weight similarities. The resulting neuron model is capable of dealing directly with variables of potentially different nature (continuous, fuzzy, ordinal, categorical). There is also provision for missing values. The network is trained using a two-stage procedure very similar to that used to train a radial basis function (RBF) neural network. The network is compared to two types of RBF networks in a non-trivial dataset: the Horse Colic problem, taken as a case study and analyzed in detail.
CitacióBelanche, Ll., Hernández, J. "Similarity networks for classification: a case study in the Horse Colic problem". 2014.
Forma partLSI-14-4-R
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
R14-4.pdf | 202,3Kb | Visualitza/Obre |