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GLOBAL OPTIMAL TECHNOLOGY

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机器学习

人工神经网路(ANNs)可用于在大量资料中寻找隐藏的关系和模式。因此,人工神经网路在科学技术中有着广泛的应用,例如数据挖掘,电力负荷预测,工业程序控制,手写辨识和疾病诊断等等。

训练神经网路就是一个寻找最佳网路结构和网路参数的过程。由于该问题本身固有的非线性,训练的过程本质上是要求解一个有很多局部最优解的复杂全域优化问题。在确定神经网路结构的过程中,虽然大规模的网路结构通常可以提供相对于训练数据更高的精度,但是同时生成的网路结构往往不具备举一反三的能力。集成(ensemble)可以有效的改进网路举一反三的能力。

TRUST-TECH技术已经成功应用到用于构建命名为ELITE的高性能的神经网路集成平台。ELITE平台使用一种多阶段优化框架,依次实现最优网路个体选择,增强网路多样性的增强以及最优个体的结合。在求解相应的优化问题过程中,TRUST-TECH技术起到了核心的作用。

基于TRUST-TECH技术的ELITE平台已经成功用于标准机器学习资料库的模式分类。在一组标准测试数据上的结果显示,与其他流行的方法相比,ELITE可以达到最好的效果。