Merkmalextraktion der Entscheidungsgrenze für neuronale Netzwerke

In diesem Papier schlagen wir eine neue Methode zur Merkmals-Extraktion für Feedforward-neuronale Netzwerke vor. Die Methode basiert auf dem kürzlich veröffentlichten Algorithmus zur Merkmals-Extraktion der Entscheidungsgrenze, der auf der Tatsache beruht, dass alle notwendigen Merkmale für die Klassifikation aus der Entscheidungsgrenze extrahiert werden können. Der Algorithmus zur Merkmals-Extraktion der Entscheidungsgrenze kann die Eigenschaften von neuronalen Netzwerken nutzen, die komplexe Probleme mit beliebigen Entscheidungsgrenzen lösen können, ohne zugrunde liegende Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktionen der Daten anzunehmen. Um die Methode zur Merkmals-Extraktion der Entscheidungsgrenze anzuwenden, geben wir zunächst eine spezifische Definition für die Entscheidungsgrenze in einem neuronalen Netzwerk. Anschließend schlagen wir ein Verfahren zur Extraktion aller notwendigen Merkmale für die Klassifikation aus der Entscheidungsgrenze vor. Experimente zeigen vielversprechende Ergebnisse.