Файл:Auto-association by multilayer perceptrons and singular value decomposition 1548720901c89b3b7481f7500d7cd64e99bd.pdf
H. Bourlard and Y. Kamp Philips Research Laboratory, Avenue Van Becelaere 2, Box 8, B-1170 Brussels, Belgium
Abstract
The multilayer perceptron, when working in auto-association mode, is sometimes considered as an interesting candidate to perform data compression or dimensionality reduction of the feature space in in- formation processing applications. The present paper shows that, for auto-association, the nonlinearities of the hidden units are useless and that the optimal parameter values can be derived directly by purely linear techniques relying on singular value decompo- sition and low rank matrix approximation, similar in spirit to the well-known Karhunen-Lo6ve transform. This approach appears thus as an efficient alternative to the general error back-propagation algorithm com- monly used for training multilayer perceptrons. Moreover, it also gives a clear interpretation of the r61e of the different parameters.
История файла
Нажмите на дату/время, чтобы просмотреть, как тогда выглядел файл.
Дата/время | Размеры | Участник | Примечание | |
---|---|---|---|---|
текущий | 17:44, 23 декабря 2016 | 0 × 0 (365 КБ) | Slikos (обсуждение | вклад) |
- Вы не можете перезаписать этот файл.
Использование файла
Следующая 1 страница ссылается на данный файл: