29
digunakan
untuk
melawan
ini:
misalnya
(Le
Cun
et
al
1990;.
Scalettar
&
Zee
1988).
Sesuatu
yang
lebih
besar
tingkat
strukturnya dapat
merusakan
jaringan
besar
menjadi
sebuah
kombinasi jaringan
yang
lebih
kecil.
Sebagai
contoh,
sebuah
sistem
untuk
mengenali
digit tulisan
tangan
(Le Cun et al.
1989)
menguraikan unit
di
lapisan
tersembunyi ke
dalam kelompok
yang
terpisah, dan
tidak
menggunakan interkoneksi
lengkap
antar
lapisan.
Selain
itu,
bobot
kelompok
berbeda
yang
pembatasnya harus
sama
(yaitu
adanya
parameter
pengikat),
lebih
lanjut
untuk
mengurangi jumlah parameter bebas. Hirarkis konstruksi algoritma jaringan
(Frean
1990;
Fahlman
&Lebiere
1990)
mencapai
representasi yang
diperhitungkan
dengan hati-hati membangun struktur hirarkis
di
mana
node
dalam
lapisan
berturut-turut secara
hati-hati
ditambahkan
untuk
memperbaiki
kesalahan-kesalahan
lapisan
sebelumnya,
agar
interkoneksi
secara
lengkap
dihindari.
Campuran
struktur
disajikan dalam
(.
Jacobs
&
Jordan
1991;
Jacobs
et al, 1991)
mirip: jaringan saraf kecil dapat dilatih sebagai
“lokal”, dan output
mereka
dikombinasikan
dalam
cara
yang
berprinsip
untuk
membentuk
output
dari
seluruh
sistem.
Dalam (Jordan
1992),
skema
ini
diperluas untuk
hirarki
jaringan terorganisir.
Dalam
pengenalan
suara,
diperhitungkan pendekatan
jaringan
saraf
telah
digunakan oleh sejumlah peneliti. Dalam (Morgan
&
Bourlard 1992),
metode disajikan
untuk
memfaktorkan
jaring
saraf
sehinggadapat
menghitung
P
(A,
B
JC)
sebagai
P (A; BJC) = P (AJC) P (BjA; C):
Sebuah
jaringan
saraf
terpisah
digunakan
untuk
menghitung masing-masing
faktor,
dan
skema
ini
mengurangi
jumlah
parameter
pada
lapisan
output,
tanpa
 |