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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Square Unit Augmented, Radially Extended, Multilayer Perceptrons

verfasst von : Gary William Flake

Erschienen in: Neural Networks: Tricks of the Trade

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Consider a multilayer perceptron (MLP) with

d

inputs, a single hidden sigmoidal layer and a linear output. By adding an additional

d

inputs to the network with values set to the square of the first d inputs, properties reminiscent of higher-order neural networks and radial basis function networks (RBFN) are added to the architecture with little added expense in terms of weight requirements. Of particular interest, this architecture has the ability to form localized features in a

d

-dimensional space with a single hidden node but can also span large volumes of the input space; thus, the architecture has the localized properties of an RBFN but does not suffer as badly from the curse of dimensionality. I refer to a network of this type as a SQuare Unit Augmented, Radially Extended, MultiLayer Perceptron (SQUARE-MLP or SMLP).

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Metadaten
Titel
Square Unit Augmented, Radially Extended, Multilayer Perceptrons
verfasst von
Gary William Flake
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-35289-8_11