![](/images/graphics-bg.png)
Simplified Information Maximization for Improving Generalization Performance in Multilayered Neural Networks
المؤلف
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-03-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A new type of information-theoretic method is proposed to improve prediction performance in supervised learning.
The method has two main technical features.
First, the complicated procedures used to increase information content are replaced by the direct use of hidden neuron outputs.
Information is controlled by directly changing the outputs of the hidden neurons.
In addition, to simultaneously increase information content and decrease errors between targets and outputs, the information acquisition and use phases are separated.
In the information acquisition phase, the autoencoder tries to acquire as much information content on input patterns as possible.
In the information use phase, information obtained in the acquisition phase is used to train supervised learning.
The method is a simplified version of actual information maximization and directly deals with the outputs from neurons.
The method was applied to the three data sets, namely, Iris, bankruptcy, and rebel participation data sets.
Experimental results showed that the proposed simplified information acquisition method was effective in increasing the real information content.
In addition, by using the information content, generalization performance was greatly improved.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kamimura, Ryotaro. 2016. Simplified Information Maximization for Improving Generalization Performance in Multilayered Neural Networks. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1111968
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kamimura, Ryotaro. Simplified Information Maximization for Improving Generalization Performance in Multilayered Neural Networks. Mathematical Problems in Engineering No. 2016 (2016), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1111968
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kamimura, Ryotaro. Simplified Information Maximization for Improving Generalization Performance in Multilayered Neural Networks. Mathematical Problems in Engineering. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1111968
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1111968
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)