本文選題：極速學(xué)習(xí)機(jī) + 半監(jiān)督學(xué)習(xí)　； 參考：《軟件學(xué)報(bào)》2017年10期

【摘要】：極速學(xué)習(xí)機(jī)不僅僅是有效的分類器,還能應(yīng)用到半監(jiān)督學(xué)習(xí)中.但是,半監(jiān)督極速學(xué)習(xí)機(jī)和拉普拉斯光滑孿生支持向量機(jī)一樣,是一種淺層學(xué)習(xí)算法.深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜函數(shù)的逼近并緩解了以前多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的局部最小性問(wèn)題,目前在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中引起了廣泛的關(guān)注.多層極速學(xué)習(xí)機(jī)(ML-ELM)是根據(jù)深度學(xué)習(xí)和極速學(xué)習(xí)機(jī)的思想提出的算法,通過(guò)堆疊極速學(xué)習(xí)機(jī)-自動(dòng)編碼器算法(ELM-AE)構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,不僅實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜函數(shù)的逼近,并且訓(xùn)練過(guò)程中無(wú)需迭代,學(xué)習(xí)效率高.把流形正則化框架引入ML-ELM中,提出拉普拉斯多層極速學(xué)習(xí)機(jī)算法(Lap-ML-ELM).然而,ELM-AE不能很好地解決過(guò)擬合問(wèn)題.針對(duì)這一問(wèn)題,把權(quán)值不確定引入ELM-AE中,提出權(quán)值不確定極速學(xué)習(xí)機(jī)-自動(dòng)編碼器算法(WU-ELM-AE),可學(xué)習(xí)到更為魯棒的特征.最后,在前面兩種算法的基礎(chǔ)上提出權(quán)值不確定拉普拉斯多層極速學(xué)習(xí)機(jī)算法(WUL-ML-ELM),它堆疊WU-ELM-AE構(gòu)建深度模型,并用流形正則化框架求取輸出權(quán)值.該算法在分類精度上有明顯提高并且不需花費(fèi)太多的時(shí)間.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,Lap-ML-ELM與WUL-ML-ELM都是有效的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法.
[Abstract]:Extreme learning machine is not only an effective classifier, but also can be applied to semi-supervised learning. However, semi-supervised extreme learning machine is a shallow learning algorithm like Laplacian smooth twin support vector machine. Depth learning realizes the approximation of complex functions and alleviates the problem of local minimization of previous multilayer neural network algorithms, which has attracted wide attention in the field of machine learning. ML-ELM) is an algorithm based on the idea of deep learning and extreme learning machine. The multilayer neural network model is constructed by stacking pole learning machine and automatic encoder algorithm. And the training process does not need iteration, learning efficiency is high. The manifold regularization framework is introduced into ML-ELM, and a Laplacian multilayer extreme learning machine algorithm is proposed. However, ELM-AE can not solve the problem of fitting well. In order to solve this problem, the weight uncertainty is introduced into ELM-AE, and the WU-ELM-AEE algorithm is proposed, which can learn more robust features. Finally, on the basis of the above two algorithms, a Laplace multilayer learning machine with uncertain weights is proposed, which stack WU-ELM-AE to construct the depth model, and use manifold regularization framework to obtain the output weights. The algorithm improves the classification accuracy obviously and does not take too much time. The experimental results show that both Lap-ML-ELM and WUL-ML-ELM are effective semi-supervised learning algorithms.
【作者單位】： 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所智能信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61672522,61379101) 國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973)(2013CB329502)~~
【分類號(hào)】：TP181

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本文編號(hào)：1960591