Reduction of symbolic rules from artificial neural networks using sensitivity analysis

机译：利用敏感性分析减少人工神经网络的象征规则

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This paper shows how sensitivity analysis identifies and eliminates redundant conditions from the rules extracted from trained neural networks, by eliminating irrelevant inputs. This leads to a reduction in the number and size of the rules. The reduced rule set accurately and minimally reflect the classification problems presented. Also, the elimination of redundant input units significantly reduces the combinatorics of the rule extraction algorithm. The resultant rule set compares favorably with traditional symbolic machine learning algorithms.

机译：本文通过消除不相关的投入，展示了灵敏度分析如何识别和消除从训练的神经网络中提取的规则的冗余条件。这导致规则的数量和规模减少。减少的规则准确地设置，最小地反映了所呈现的分类问题。此外，冗余输入单元的消除显着降低了规则提取算法的组合学。由传统的符号机器学习算法有利地比较了结果规则集。

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来源
《IEEE International Conference on Neural Networks》|1995年||共6页
会议地点
作者
Viktor H.L.; Engelbrecht A.P.; Institute of Electric and Electronic Engineer;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类自动化技术、计算机技术;
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