【发布时间】：2011-12-23 16:31:52
【问题描述】：
是否有神经网络算法支持动态添加特征（非固定特征集）并且它不假设特征彼此不相关？
【问题讨论】：
标签： algorithm machine-learning neural-network
【发布时间】：2011-12-23 16:31:52
【问题描述】：
我不认为您可以即时添加特征，因为 NN 与许多其他算法一样使用相同大小的输入向量的向量，尽管它是稀疏向量。您可以使用一个特征集进行训练，然后存储权重添加新特征并开始新的训练，我认为它会比第一个更快地覆盖。
NN（一阶）类似于逻辑回归并解决全局最大值问题，根本没有关于特征的假设，只是找到与概率分布相关的函数，最大化训练数据的相似性，不像朴素贝叶斯，其中每个概率都是单独计算的，然后它们与独立性假设相结合。
【讨论】：