An incremental training method for the probabilistic RBF network
Φόρτωση...
Ημερομηνία
Συγγραφείς
Constantinopoulos, C.
Likas, A.
Τίτλος Εφημερίδας
Περιοδικό ISSN
Τίτλος τόμου
Εκδότης
Περίληψη
Τύπος
Είδος δημοσίευσης σε συνέδριο
Είδος περιοδικού
peer reviewed
Είδος εκπαιδευτικού υλικού
Όνομα συνεδρίου
Όνομα περιοδικού
Ieee Transactions on Neural Networks
Όνομα βιβλίου
Σειρά βιβλίου
Έκδοση βιβλίου
Συμπληρωματικός/δευτερεύων τίτλος
Περιγραφή
The probabilistic radial basis function (PRBF) network constitutes a probabilistic version of the RBF network for classification that extends the typical mixture model approach to classification by allowing the sharing of mixture components among all classes. The typical learning method of PRBF for a classification task employs the expectation-maximization (EM) algorithm and depends strongly on the initial parameter values. In this paper, we propose a technique for incremental training of the PRBF network for classification. The proposed algorithm starts with a single component and incrementally adds more components at appropriate positions in the data space. The addition of a new component is based on criteria for detecting a region in the data space that is crucial for the classification task. After the addition of all components, the algorithm splits every component of the network into subcomponents, each one corresponding to a different class. Experimental results using several well-known classification data sets indicate that the incremental method provides solutions of superior classification performance compared to the hierarchical PRBF training method. We also conducted comparative experiments with the support vector machines method and present the obtained results along with a qualitative comparison of the two approaches.
Περιγραφή
Λέξεις-κλειδιά
classification, decision boundary, mixture models, neural networks, probabilistic modeling, radial basis function networks, em algorithm, neural networks, mixture, classification, likelihood, models
Θεματική κατηγορία
Παραπομπή
Σύνδεσμος
Γλώσσα
en
Εκδίδον τμήμα/τομέας
Όνομα επιβλέποντος
Εξεταστική επιτροπή
Γενική Περιγραφή / Σχόλια
Ίδρυμα και Σχολή/Τμήμα του υποβάλλοντος
Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων. Σχολή Θετικών Επιστημών. Τμήμα Μηχανικών Ηλεκτρονικών Υπολογιστών και Πληροφορικής