Metoda mejnih parov
Metoda mejnih parov (angleško border pairs method, BPM) je algoritem za učenje večslojnega perceptrona.[1][2] Gre za nadgradnjo metode bipropagation, ki je nadgradnja metode backpropagation. Omogoča nam razvrščanje elementov v razrede. Prednosti BPM pred metodo backpropagation so:
- BPM ni iterativna - opravljena je v enem samem koraku (epohi). Backpropagation potrebuje za enak učinek mnogo (več tisoč) ponovitev.
- BPM pred pričetkom učenja odstrani nekoristne učne vzorce. Backpropagation tega ne zmore.
- BPM sama ugotovi pred učenjem kako zahtevni so učni vzorci. Backpropagation ne loči med vzorci in zato poskuša za učenje uporabljati tudi nekoristne vzorce.
- BPM je konstruktivna metoda, med učenjem najde zgradbo večslojnega perceptrona. Ugotovi koliko slojev je potrebnih in koliko nevronov je potrebno v posameznem sloju. Najdena zgradba je blizu optimalne. Backpropagation te parametre zgolj ugiba in posledično prihaja bodisi do nenaučenosti ali prekomerne naučenosti.
- BPM ni gradientna, zato ne zaide v lokalni minimum, rešitev najde v vsakem poskusu. Backpropagation zaradi tega v večini primerov obtiči in ne najde zadovoljive rešitve.
- BPM ne išče rešitev na osnovi ugibanja oziroma naključnih parametrov kot to počne backpropagation, ampak rezultat izračuna.
- BPM ugotovi katere učne vzorce je smiselno razšumljati in jim nato solidno odpravi šum. Backpropagation tega ne zmore.
- BPM je primerna za online in inkrementalno učenje.
Sklici uredi
- ↑ Zbornik[mrtva povezava] druge mednarodne konference ICAIS 2011, Celovec, Avstrija, september 2011, LNAI 6943, e-ISSN 1611-3349, ISBN 978-3-642-23856-7, Springer Science+Business Media]
- ↑ Ploj, Bojan; Harb, Robert; Zorman, Milan (Maj 2013). »Border Pairs Method—constructive MLP learning classification algorithm«. Neurocomputing. doi:10.1016/j.neucom.2013.03.026.