|
Искусственный интеллект и принятие решений, 2015, выпуск 2, страницы 18–24
(Mi iipr319)
|
|
|
|
Методы рассуждений и представления знаний
Байесовский подход к регуляризации задачи обучения сети функций радиального базиса
А. С. Нужный Институт проблем безопасного развития атомной энергетики РАН, г. Москва
Аннотация:
Рассматривается задача аппроксимации скалярной функции многих переменных с помощью сети функций радиального базиса. Для борьбы с некорректностью задачи аппроксимации используется метод регуляризации Тихонова. Поиск регуляризационного множителя осуществляется по методу Байеса. Предлагаемый алгоритм позволяет существенно сократить вычислительные затраты за счет замены “дорогостоящей” итерационной процедуры поиска экстремума целевой функции аналитическим решением.
Ключевые слова:
функции радиального базиса, некорректные задачи, байесовская регуляризация обучения.
Образец цитирования:
А. С. Нужный, “Байесовский подход к регуляризации задачи обучения сети функций радиального базиса”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2015, № 2, 18–24
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/iipr319 https://www.mathnet.ru/rus/iipr/y2015/i2/p18
|
|