Проблемы классификации: метод комитетов

Abstract

В докладе мы рассматриваем частный случай нейронных сетей — сети, построенные методом комитетов. Описанный подход, был впервые предложен Эйблоу и Кэйлором [1]. Дальнейшее развитие метод комитетов получил в Екатеринбурге в Институте Математики и механики УрО РАН в школе по распознаванию образов. В настоящее время подходы, базирующиеся на методе комитетов базируются на результатах Вл.Д. Мазурова и М.Ю. Хачая [2,3]. Мы описываем обобщенную конструкцию p-комитета и ее приложения к простейшему случаю распознавания значений бинарной случайной величины, отвечающей поведению курса одной валюты относительно другой, принимающей, следовательно, одно из двух значений «рост» или «уменьшение». Другое возможное приложение описываемого подхода к практическим задачам приведено в работе.

In the paper we consider a particular case of a neural network - a committee method. The described approach was first introduced by the paper of Ablow, C.M. and Kaylor, D.J [1]. Then further development of the committee machine methods have been carried out by Yekaterinburg pattern recognition school in Institute of Mathematics and Mechanics, Ural Branch of Russian Academy of Sciences. Nowadays theory of committee machine structures is based on results of Mazurov, Vl.D. and Hachay M.Yu. [2,3]. In the presentation we describe the generalized p-committee construction and its application to the simplest case with two possible solutions: the course of one currency to another either grows, or falls. Another issues related to committee methods are considered in the paper.