基于超立方体覆盖的构造性网络学习算法

该文提出了一种基于超立方体覆盖的构造性神经网络学习算法,以解决二值型输入变量的K分类问题。该算法分两步来动态地构造一个三层前馈网络。首先,对于每一类的所有训练样本,用尽可能少的超立方体来覆盖它们,并为每一个超立方体构造一个隐层单元;其次,用"或"操作把这些隐单元连接到相应的输出单元上。文章给出了相应的理论分析和一个具体的实现。实验结果表明,该算法优于常用的一些归纳学习算法。