Constructive learning algorithms are an efficient way to train feedforward neural networks.
Some of their features, such as the automatic definition of the neural network
(NN) architecture and its fast training, promote their high adaptive capacity, as well as
allow for skipping the usual pre-training phase, known as model selection. However,
such advantages usually come with the price of lower accuracy rates, when compared to
those obtained with conventional NN learning approaches. This is, perhaps, the reason for
conventional NN training algorithms being preferred over constructive NN (CoNN) algorithms.
Aiming at enhancing CoNN accuracy performance and, as a result, making them
a competitive choice for machine learning based applications, this paper proposes the use
of functionally expanded input data. The investigation described in this paper considered
six two-class CoNN algorithms, ten data domains and seven polynomial expansions. Results
from experiments, followed by a comparative analysis, show that performance rates
can be improved when CoNN algorithms learn from functionally expanded input data.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00