Definition

Die Kaskadenkorrelation ist eine überwachte Lernarchitektur, die zum Aufbau einer minimalen mehrschichtigen Netzwerktopologie verwendet werden kann. Sein Vorteil besteht darin, dass sich Benutzer keine Gedanken über die Topologie des Netzwerks machen müssen und dass seine Lerngeschwindigkeit schneller ist als bei herkömmlichen Lernalgorithmen.

Verwandte Algorithmen

Der Kaskadenkorrelationsalgorithmus wird folgendermaßen implementiert:

1. Beginnen Sie mit einem minimalen Netzwerk, das nur Eingabe- und Ausgabeebenen enthält und beide Ebenen vollständig verbunden sind.
2. Trainieren Sie mit einem herkömmlichen Lernalgorithmus, indem Sie die Verbindung an der Ausgabeeinheit schließen, bis der Fehler nicht mehr zunimmt.
3. Generieren Sie sogenannte Kandidateneinheiten, wobei jede Kandidateneinheit mit einer Eingabeeinheit und einer verborgenen Einheit verbunden ist.
4. Versuchen Sie, den Zusammenhang zwischen den verbleibenden Fehlern durch Training aufzulösen.
5. Die Kandidateneinheit mit der größten Korrelation wird ausgewählt, ihre Eingabegewichte werden eingefroren und dem Netzwerk hinzugefügt.

Wiederholen Sie die obigen Schritte, bis der gesamte Netzwerkfehler niedriger als der geschätzte Wert ist.