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AdaNet:人工神经网络的自适应结构学习
参考资料:Cortes,
C.,
Gonzalvo,
X.,
Kuznetsov,
V.,
Mohri,
M.
&
Yang,
S..
(2017)。
AdaNet:人工神经网络的自适应结构学习。
第
34
届机器学习国际会议论文集,PMLR
70:874-883
这个
Python
项目旨在实现
AdaNet
的
API,使用基于文章的算法:简而言之,这个模型正在根据它适合的数据复杂性从头构建一个神经网络,
这就是它命名为自适应模型的原因。
对于这个实现,手头的问题总是一个二元分类。
在拟合操作期间,它将构建隐藏层和每层中的神经元数量。
决定是更深(添加隐藏层)还是更宽(将神经元添加到现有层),
或者更新现有的神经元权重以封闭的计算形式完成(通过使用巴拿赫空间对偶)文章中所示。
最后,它将优化最佳神经元(添加或现有)的权重,更新参数并进行迭代。
文章讲了AdaNet的几个变种,这是AdaNet.CVX的实现,
在附录
C
中解释
-
以封闭形式解决每个步骤中的凸子问题。
文章
[v.1]
的先前版本中显示了对该
2022-08-19 12:02:35
39.86MB
系统开源
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