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基于特征選擇的神經網絡集成研究_王濤
1990 年，Hansen 和 Salamon 開創性地提出了神經網絡集成， 該方法對多個多層感知器神經網絡用不同的初始權值， 采用反向傳播算法進行訓練。他們首先在分類器學習中引入了如果成員分類器是準確多樣的， 那么其集成將優于任一成員分類器的假設， 并證明了通過訓練多個神經網絡并對其結果進行相對多數投票法或絕對多數投票法進行合成， 可以顯著地提高學習系統的泛化能力。 1996 年，Sollich 和 krogh 為神經網絡集成下了一個定義： 定義 1-1：神經網絡集成（Neural Network Ensemble）是用有限個神經網絡對同一個問題進行學習， 集成在某輸入示例下的輸出由構成集成的各神經網絡在該示例下的輸出共同決定。目前這個定義被普遍接受。但是也有些研究者認為： 定義 1-2： 神經網絡集成指的是多個獨立訓練的神經網絡進行學習并共同決定最終輸出結果。
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