A method, apparatus, and article of manufacture for performing data mining
applications in a relational database management system. At least one
analytic algorithm for enhanced back-propagation neural network processing
is performed by a computer, wherein the analytic algorithm for enhanced
back-propagation neural network processing includes SQL statements
performed by the relational database management system directly against
the relational database and programmatic iteration. The analytic algorithm
for enhanced back-propagation neural network processing operates on data
in the relational database that has been partitioned into training,
testing and validation data sets. The analytic algorithm for enhanced
back-propagation neural network processing maps the data in the training
data sets to nodes in the neural network wherein the data is processed as
it moves from an input node of the neural network through a hidden node of
the neural network to an output node of the neural network. In addition,
the analytic algorithm for enhanced back-propagation neural network
processing determines an error difference between the output node's value
and a target value as the data is mapped to the output node in the neural
network, and changes a weight value for one or more of the nodes based on
an accumulation of the error difference for the node, in order to get the
neural network to converge on a solution. Finally, the analytic algorithm
for enhanced back-propagation neural network processing cross-validates
the changed weight value to prevent overfitting the node.
Метод, прибор, и статья изготовления для выполнять применения данных минируя в системаа организации хозяйства реляционной базы данных. По крайней мере один аналитически алгоритм для увеличенный обрабатывать нервной системы назад-rasprostraneni4 выполнен компьютером, при котором аналитически алгоритм для увеличенный обрабатывать нервной системы назад-rasprostraneni4 включает формулировки sql выполненные системаа организации хозяйства реляционной базы данных сразу против реляционной базы данных и programmatic итерирования. Аналитически алгоритм для увеличенный обрабатывать нервной системы назад-rasprostraneni4 приводится в действие дальше данные в реляционной базе данных была разделена в комплекты данным по тренировки, испытывать и утверждения. Аналитически алгоритм для увеличенной нервной системы назад-rasprostraneni4 обрабатывая карты данные в комплектах данным по тренировки к узлам в нервной системе при котором данные обработаны по мере того как они двигают от узла входного сигнала нервной системы через спрятанный узел нервной системы к узлу выхода нервной системы. In addition, аналитически алгоритм для увеличенный обрабатывать нервной системы назад-rasprostraneni4 обусловливает разницу в ошибки между значением узла выхода и плановым объемом по мере того как данные составлены карту к узлу выхода в нервной системе, и изменяет значение веса для one or more из узлов основанных на накоплении разницы в ошибки для узла, для того чтобы получить, что нервную систему сошелся на разрешении. Окончательно, аналитически алгоритм для увеличенный обрабатывать нервной системы назад-rasprostraneni4 крест-utverjdaet измененное значение веса для того чтобы предотвратить overfitting узел.
