"Каскадная Корреляция" - новая архитектура и алгоритм обучения с учителем для нейронных сетей. Вместо того, чтобы только настраивать веса в сети фиксированной топологии, "Каскадная Корреляция" начинается с минимальной сети, затем автоматически обучается и добавляет новые скрытые элементы один за другим, создавая многослойную структуру. Как только новый скрытый элемент добавлен к сети, веса его входных связей замораживаются. Этот элемент затем становится постоянным детектором в сети, доступным для получения выходного сигнала или для формирования другого, более сложного детектора. Архитектура "Каскадной Корреляции" имеет несколько преимуществ перед существующими алгоритмами: она обучается очень быстро, сеть определяет свой собственный размер и топологию, она сохраняет структуры, которые она выстроила, даже если обучающее множество изменилось и она не требует обратного распространения сигнала ошибки через связи сети.

Оригинал статьи: The Cascade-Correlation Learning Architecture (как PDF)