本文關(guān)鍵詞：正則化流形信息極端學(xué)習(xí)機(jī)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：基于流形學(xué)習(xí)的思想和理論方法,提出刻畫流形信息的正則化的極端學(xué)習(xí)機(jī)(MELM)算法。該算法利用流形信息刻畫數(shù)據(jù)的幾何結(jié)構(gòu)和判別信息,克服ELM在有限樣本上學(xué)習(xí)不充分的問(wèn)題;能夠有效提取數(shù)據(jù)樣本的判別信息避免數(shù)據(jù)樣本信息重疊;利用最大邊際準(zhǔn)則有效解決類間散度矩陣和類內(nèi)散度矩陣的奇異問(wèn)題。為驗(yàn)證所提方法的有效性,實(shí)驗(yàn)使用普遍應(yīng)用的圖像數(shù)據(jù),將MELM與ELM以及相關(guān)最新算法RAFELM、GELM進(jìn)行識(shí)別率和計(jì)算效率的對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠顯著提高ELM的分類準(zhǔn)確率和泛化能力,并且優(yōu)于其他相關(guān)算法。
【作者單位】： 遼寧師范大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 極端學(xué)習(xí)機(jī) 幾何結(jié)構(gòu) 流形信息 機(jī)器學(xué)習(xí)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61105085) 遼寧省教育廳基金資助項(xiàng)目(No.L2014427)~~
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 1引言近年來(lái),極端學(xué)習(xí)機(jī)(ELM,extreme learningmachine)[1,2]的研究成為一個(gè)熱點(diǎn)領(lǐng)域。ELM隨機(jī)產(chǎn)生隱層節(jié)點(diǎn)的輸入權(quán)值和偏置值,所有參數(shù)中僅有輸出權(quán)值需經(jīng)過(guò)分析確定,從而將傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的求解過(guò)程轉(zhuǎn)化為一個(gè)線性模型。文獻(xiàn)[3,4]通過(guò)分析指出ELM在隨機(jī)產(chǎn)生隱層節(jié)點(diǎn)的輸入

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  本文關(guān)鍵詞：正則化流形信息極端學(xué)習(xí)機(jī)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：502214