Блог

Существует ли алгоритм нейронной сети, который поддерживает добавление функций «на лету» (нефиксированный набор функций) и где он не предполагает, что функции не коррелируют друг с другом?

1. Я не думаю, что вы можете добавлять функции на лету, потому что NN, как и многие другие алгоритмы, работает с вектором входного вектора того же размера, хотя это разреженные векторы. Вы можете тренироваться с одним набором функций, затем сохранять веса, добавлять новые функции и начинать новое обучение, я думаю, что оно будет охватывать намного быстрее, чем первое.

2. NN (первого порядка) работает как логистическая регрессия и решает проблему для глобального максимума, вообще нет предположений о функциях, просто функция поиска, которая связана с вероятностным распределением, которое максимизирует сходство обучающих данных, в отличие от наивного Байеса, где каждая способность вычисляется отдельно, а затем они объединяются с предположением о независимости.