Redes neuronales probabilísticas y el Adaline polinómico como técnicas complementarias para la clasificación

Se revisan dos métodos de clasificación basados en la estrategia de Bayes y estimadores no paramétricos para funciones de densidad de probabilidad. Los dos métodos se denominan red neuronal probabilística (PNN) y Adaline polinómico. Ambos métodos implican algoritmos de aprendizaje de un solo pase que se pueden implementar directamente en arquitecturas de redes neuronales en paralelo. Se comparan los rendimientos de los dos métodos con redes de retropropagación de múltiples pases, y se discuten las ventajas y desventajas relativas. PNN y el Adaline polinómico son técnicas complementarias porque implementan los mismos límites de decisión pero tienen diferentes ventajas para aplicaciones. PNN es fácil de usar y es extremadamente rápido para bases de datos de tamaño moderado. Para bases de datos muy grandes y para aplicaciones maduras en las que la velocidad de clasificación es más importante que la velocidad de entrenamiento, se puede encontrar el equivalente polinómico.