Giảm chiều bằng cách trích chọn đặc trưng cải thiện "quá khớp" cho mạng Nơron với bài toán dự báo

Trong bài báo này các tác giả đề nghị thêm một cách dùng PCA như phương pháp trích chọn đặc trưng để giảm chiều, kết hợp với các giải thuật khai phá dữ liệu nhằm cải thiện sự quá khớp (overfitting) khi áp dụng mạng nơron (Mạng nơron nhân tạo -Artificical Neural Network) cho các bài toán dự báo thuộc tính đích dựa trên có tập mẫu nhỏ với không gian mô tả có số chiều cao. Thực nghiệm chi ra rằng việc kết hợp giữa PCA và ANN tỏ ra khá phù hợp.

Từ khóa: Công nghệ thông tin, Mạng Nơron, Bài toán dự báo, Phương pháp trích chọn, Khoa học tính toán, Mạng máy tính