Numer: 10/2002 Str. 203-207
Autorzy: Bartłomiej Beliczyński :
Tytuł: Przyrostowa aproksymacja funkcji z ortonormalizacją bazy
Streszczenie: Prezentowana aproksymacja przyrostowa funkcji bazuje na architekturze sieci neuronowej z jedną warstwą ukrytą. W każdym kroku aproksymacji do warstwy tej dodawany jest tylko jeden neuron i jego parametry są optymalizowane. W trakcie procesu aproksymacji wykorzystuje się dwie bazy tej samej przestrzeni aproksymującej: bazę implementacyjną i pomocniczą bazę ortonormalną. Błąd aproksymacji sieci, jako funkcja liczby neuronów w warstwie ukrytej, maleje monotonicznie przy spełnieniu bardzo słabych warunków na parametry nowo dodawanych neuronów. Nie istnieje więc problem minimów lokalnych. Wagi w warstwie wyjściowej wyznacza się tylko raz, po zakończeniu doboru neuronów w warstwie ukrytej.
Słowa kluczowe: sieci neuronowe, warstwa ukryta