偏好神经网络
机器学习
2023-09-29 v4 神经与进化计算
摘要
本文提出一种偏好神经网络（PNN）以通过新的激活函数解决无差异偏好序问题。PNN还解决了多标签排序问题，其中标签可能具有无差异偏好序或子组被同等排序。PNN遵循具有全连接神经元的多层前馈架构。每个神经元包含一种基于偏好序数量的新颖平滑阶梯激活函数。PNN输入表示数据特征，输出神经元表示标签索引。所提出的PNN使用新的偏好挖掘数据集进行评估，该数据集包含此前未被实验过的重复标签值。PNN在准确结果和高计算效率方面优于先前提出的五种严格标签排序方法。
引用
@article{arxiv.1904.02345,
title = {Preference Neural Network},
author = {Ayman Elgharabawy and Mukesh Prasad and Chin-Teng Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.02345},
year = {2023}
}
备注
Accepted for publication