Tìm số nút ẩn tối ưu của mạng thần kinh nhân tạo (ANN) bằng lý thuyết cục tiêu hóa mạo hiểm theo cấu trúc (SRM)

Tóm tắt

Vấn đề tìm nút ẩn tối ưu của ANN rất quan trọng và khó khăn trong nghiên cứu ANN và trong việc áp dụng ANN để giải các bài toán kỹ thuật. Cho đến nay, việc tìm số nút ẩn tối ưu thường được thực hiện bằng thực nghiệm. Do đó, nó càng khó khăn đối với các ANN lớn với hàng trăm, hàng nghìn nút ẩn. Bài báo này sẽ trình bày kết quả số trị của việc áp dụng lý thuyết “Cực tiểu hoá mạo hiếm theo cấu trúc (SRM)” để giải quyết vấn đề trên. SRM có thể dùng để phát triển một loạt các mô hình phi tuyến với độ phức tạp và dung lượng tăng dần. SRM dùng để đánh giá thể hiện tổng quan của mô hình đối với dữ liệu chưa biết.