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01.08.2016 | Ausgabe 1/2016

Neural Processing Letters 1/2016

An Improved Neural Network with Random Weights Using Backtracking Search Algorithm

Zeitschrift:
Neural Processing Letters > Ausgabe 1/2016
Autoren:
Bingqing Wang, Lijin Wang, Yilong Yin, Yunlong Xu, Wenting Zhao, Yuchun Tang

Abstract

This paper proposes a hybrid algorithm by combining backtracking search algorithm (BSA) and a neural network with random weights (NNRWs), called BSA-NNRWs-N. BSA is utilized to optimize the hidden layer parameters of the single layer feed-forward network (SLFN) and NNRWs is used to derive the output layer weights. In addition, to avoid over-fitting on the validation set, a new cost function is proposed to replace the root mean square error (RMSE). In the new cost function, a constraint is added by considering RMSE on both training and validation sets. Experiments on classification and regression data sets show promising performance of the proposed BSA-NNRWs-N.

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