T�tulo: Fault Tolerance for faults in Artificial Neural Networks: Robust Fault Tolerance for Multinode faults in RBF Neural Networks
Editor: LAP LAMBERT Academic Publishing
Fecha de publicaci�n: 2019
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 6200324034
ISBN 13: 9786200324030
Encuadernaci�n: Encuadernaci�n de tapa blanda
Estado: New

Acerca de

Sinopsis

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.

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