Fault Tolerance for faults in Artificial Neural Networks : Robust Fault Tolerance for Multinode faults in RBF Neural Networks

Sprache: Englisch

Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2019

6200324034 / 9786200324030

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This bookk addresses the fault tolerance of RBF networks where all hidden nodes have the same fault rate and their fault probabilities are independent. Assuming that there is a Gaussian distributed noise in the output data, we have derived an objective function for robustly training an RBF network based on the Kullback-Leibler divergence. We also find that for a fault-tolerance regularizer some eigenvalues of the regularization matrix should be negative. For the Tipping's regularizer and the OLS regularizer, the regularization matrices are positive or semipositive definite. Hence, they cannot efficiently handle the multinode open fault.

Bestandsnummer des Verkäufers 9786200324030

Titel
Fault Tolerance for faults in Artificial Neural Networks : Robust Fault Tolerance for Multinode faults in RBF Neural Networks
Autor
Saritha V
Verlag
LAP LAMBERT Academic Publishing
Veröffentlichungsjahr
2019
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
6200324034
ISBN-13
9786200324030
Artikelgewicht
113 Gramm
Abmessungen
220x150x5 mm

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