Перевод названия: TRAINING OF SIGMOIDAL NEURAL NETWORKS IN CONDITIONS OF INTERFERENCE ON THE EXAMPLE OF THE CREDIT SCORING DATA APPROXIMATION PROBLEM
Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2018
Ключевые слова: Sigmoidal Neuron, artificial neural network, regularization, credit scoring, сигмоидальный нейрон, нейронная сеть, регуляризация, кредитный скоринг
Аннотация: Предложен алгоритм обучения двухслойных сигмоидальных нейронных сетей в условиях помех при небольшом объеме данных с избыточным числом признаков, совместно использующий различные типы регуляризации, на каждой итерации подавляюющий незначимые компоненты сети. Алгоритм производит выбор модели. Применен к задаче аппроксимации данных кПоказать полностьюредитного скоринга. We propose an algorithm for training two-layer sigmoid neural networks under interference conditions with a small amount of data and excessive number of characteristics which uses various types of regularization and suppresses insignificant network components at each iteration. The algorithm performs selection of a model. Algorithm was applied to the problem of credit scoring data approximation.
Журнал: Экономика и менеджмент систем управления
Выпуск журнала: № 2-3
Номера страниц: 388-399
ISSN журнала: 22230432
Место издания: Воронеж
Издатель: ООО "Издательство "Научная книга"