基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線分類器
關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類器 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 在線學(xué)習(xí) 核函數(shù)估計(jì)
摘要：由Specht提出的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)由于訓(xùn)練效率和統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)而被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。但是由于在PNN中使用Parzen窗口估計(jì)概率密度函數(shù)(PDF),整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)會(huì)存儲在模式層中,這無疑增加了存儲負(fù)擔(dān)。而且,僅使用一個(gè)全局平滑參數(shù)的原始PNN不能準(zhǔn)確地表示復(fù)雜數(shù)據(jù)集中的局部信息。在對原始PNN進(jìn)行了研究后,文中提出了一種新在線學(xué)習(xí)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(OL-PNN)。在線學(xué)習(xí)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用隨機(jī)梯度上升方法實(shí)時(shí)更新參數(shù),并采用高斯聚類將訓(xùn)練數(shù)據(jù)分類為由混合高斯模型表示的若干簇,其中高斯核函數(shù)中的每個(gè)維度都有各自的平滑參數(shù)和中心參數(shù),從而可以減弱由于數(shù)據(jù)的不均勻分布引起的失真。此外,為了提高學(xué)習(xí)和表達(dá)能力,補(bǔ)償由聚類算法引起的偏差,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型添加了一個(gè)額外的線性特征層。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型明顯優(yōu)于原始PNN,并且與很多流行分類器相當(dāng)。
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