Prediction Error of a Fault Tolerant Neural Network

机译：容错神经网络的预测误差

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For more than a decade, prediction error has been one powerful tool to measure the performance of a neural network. In this paper, we extend the technique to a kind of fault tolerant neural network. Consider a neural network to be suffering from multiple-node fault, a formulae similar to that of Generalized Prediction Error has been derived. Hence, the effective number of parameter of such a fault tolerant neural network is obtained. A difficulty in obtaining the mean prediction error is discussed and then a simple procedure for estimation of the prediction error empirically is suggested.

机译：十多年来，预测误差一直是衡量神经网络性能的强大工具。在本文中，我们将技术扩展到一种容错神经网络。考虑到神经网络存在多节点故障，已经推导了类似于广义预测误差的公式。因此，获得了这种容错神经网络的有效参数数量。讨论了获得平均预测误差的困难，然后提出了凭经验估算预测误差的简单程序。

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来源
《Neural Information Processing pt.1; Lecture Notes in Computer Science; 4232》|2006年|521-528|共8页
会议地点 Hong Kong(CN)
作者
John Sum; Chi-sing Leung; Kevin Ho;
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作者单位

Department of Information Management, Chung Shan Medical University Taichung 402, Taiwan;

Department of Electronic Engineering, City University of Hong Kong Kowloon Tong, KLN, Hong Kong;

Department of Computer Science and Communication Engineering, Provid;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词

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