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2009 | OriginalPaper | Buchkapitel

Active Learning Using a Constructive Neural Network Algorithm

verfasst von : José L. Subirats, Leonardo Franco, Ignacio Molina, José M. Jerez

Erschienen in: Constructive Neural Networks

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Constructive neural network algorithms suffer severely from overfitting noisy datasets as, in general, they learn the set of available examples until zero error is achieved.We introduce in this work a method for detect and filter noisy examples using a recently proposed constructive neural network algorithm. The new method works by exploiting the fact that noisy examples are in general harder to be learnt than normal examples, needing a larger number of synaptic weight modifications. Different tests are carried out, both with controlled and real benchmark datasets, showing the effectiveness of the approach. Using different classification algorithms, it is observed an improved generalization ability in most cases when the filtered dataset is used instead of the original one.

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Metadaten
Titel
Active Learning Using a Constructive Neural Network Algorithm
verfasst von
José L. Subirats
Leonardo Franco
Ignacio Molina
José M. Jerez
Copyright-Jahr
2009
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-04512-7_10

    Marktübersichten

    Die im Laufe eines Jahres in der „adhäsion“ veröffentlichten Marktübersichten helfen Anwendern verschiedenster Branchen, sich einen gezielten Überblick über Lieferantenangebote zu verschaffen.