Deutsch
 
Hilfe Datenschutzhinweis Impressum
  DetailsucheBrowse

Datensatz

DATENSATZ AKTIONEN
  Dieser Datensatz wurde verworfen!DetailsÜbersicht

Verworfen

Konferenzbeitrag

Observational Learning with Modular Networks

MPG-Autoren
/persons/resource/persons84217

Shin,  H
Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society;

Externe Ressourcen
Es sind keine externen Ressourcen hinterlegt
Volltexte (beschränkter Zugriff)
Für Ihren IP-Bereich sind aktuell keine Volltexte freigegeben.
Volltexte (frei zugänglich)
Es sind keine frei zugänglichen Volltexte in PuRe verfügbar
Ergänzendes Material (frei zugänglich)
Es sind keine frei zugänglichen Ergänzenden Materialien verfügbar
Zitation

Shin, H., Lee, H., & Cho, S. (2000). Observational Learning with Modular Networks. In International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL) (pp. 126-132). Heidelberg: Springer-Verlag.


Zusammenfassung
Observational learning algorithm is an ensemble algorithm where each network is initially trained with a bootstrapped data set and virtual data are generated from the ensemble for training. Here we propose a modular OLA approach where the original training set is partitioned into clusters and then each network is instead trained with one of the clusters. Networks are combined with different weighting factors now that are inversely proportional to the distance from the input vector to the cluster centers. Comparison with bagging and boosting shows that the proposed approach reduces generalization error with a smaller number of networks employed.