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基于Vapnik-Chervonenkis泛化界的极限学习机模型复杂性控制
被引量：
4
1
作者
刘学艺
宋春跃
李平
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第5期644-653,共10页
模型复杂性是决定学习机器泛化性能的关键因素,对其进行合理的控制是模型选择的重要原则.极限学习机(extreme learning machine,ELM)作为一种新的机器学习算法,表现出了优越的学习性能.但对于如何在ELM的模型选择过程中合理地度量和控...
模型复杂性是决定学习机器泛化性能的关键因素,对其进行合理的控制是模型选择的重要原则.极限学习机(extreme learning machine,ELM)作为一种新的机器学习算法,表现出了优越的学习性能.但对于如何在ELM的模型选择过程中合理地度量和控制其模型复杂性这一基本问题,目前尚欠缺系统的研究.本文讨论了基于Vapnik-Chervonenkis(VC)泛化界的ELM模型复杂性控制方法(记作VM),并与其他4种经典模型选择方法进行了系统的比较研究.在人工和实际数据集上的实验表明,与其他4种经典方法相比,VM具有更优的模型选择性能:能选出同时具有最低模型复杂性和最低(或近似最低)实际预测风险的ELM模型.此外,本文也为VC维理论的实际应用价值研究提供了一个新的例证.
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关键词
VC泛化界
模型复杂性
极限学习机
小样本
实际预测风险
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职称材料
题名
基于Vapnik-Chervonenkis泛化界的极限学习机模型复杂性控制
被引量：
4
1
作者
刘学艺
宋春跃
李平
机构
浙江大学航空航天学院
中国计量学院数学系
浙江大学工业控制研究所
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第5期644-653,共10页
基金
国家重点基础研究发展计划"973"资助项目(2009CB320603)
国家自然科学基金资助项目(61273085)
浙江省自然科学基金资助项目(LY14F030020)
文摘
模型复杂性是决定学习机器泛化性能的关键因素,对其进行合理的控制是模型选择的重要原则.极限学习机(extreme learning machine,ELM)作为一种新的机器学习算法,表现出了优越的学习性能.但对于如何在ELM的模型选择过程中合理地度量和控制其模型复杂性这一基本问题,目前尚欠缺系统的研究.本文讨论了基于Vapnik-Chervonenkis(VC)泛化界的ELM模型复杂性控制方法(记作VM),并与其他4种经典模型选择方法进行了系统的比较研究.在人工和实际数据集上的实验表明,与其他4种经典方法相比,VM具有更优的模型选择性能:能选出同时具有最低模型复杂性和最低(或近似最低)实际预测风险的ELM模型.此外,本文也为VC维理论的实际应用价值研究提供了一个新的例证.
关键词
VC泛化界
模型复杂性
极限学习机
小样本
实际预测风险
Keywords
VC generalization bounds
model complexity
extreme learning machine
small sample
real prediction risk
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于Vapnik-Chervonenkis泛化界的极限学习机模型复杂性控制
刘学艺
宋春跃
李平
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
4
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职称材料
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