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一种基于极限学习机的在线负增量算法
被引量：
1
1
作者
谢林森
任婷婷
卢诚波
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第9期269-272,共4页
在剔除影响单隐层前馈神经网络性能的"脏数据"后,传统的极限学习机算法需要重新训练整个网络,这会增加很多额外的训练时间。针对这一问题,在传统的极限学习机算法的基础上,提出一种在线负增量学习算法:剔除"脏训练样本&q...
在剔除影响单隐层前馈神经网络性能的"脏数据"后,传统的极限学习机算法需要重新训练整个网络,这会增加很多额外的训练时间。针对这一问题,在传统的极限学习机算法的基础上,提出一种在线负增量学习算法:剔除"脏训练样本"后,不需要再重新训练整个网络,而只需在原有的基础上,通过更新外权矩阵来完成网络更新。算法复杂性分析和仿真实验的结果表明所提出的算法具有更高的执行速度。
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关键词
极限学习机
负增量算法
算法
复杂性
仿真实验
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题名
一种基于极限学习机的在线负增量算法
被引量：
1
1
作者
谢林森
任婷婷
卢诚波
机构
丽水学院工程与设计学院
浙江师范大学数理与信息工程学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第9期269-272,共4页
基金
国家自然科学基金面上项目(11171137)
浙江省自然科学基金项目(LY13A010008)
文摘
在剔除影响单隐层前馈神经网络性能的"脏数据"后,传统的极限学习机算法需要重新训练整个网络,这会增加很多额外的训练时间。针对这一问题,在传统的极限学习机算法的基础上,提出一种在线负增量学习算法:剔除"脏训练样本"后,不需要再重新训练整个网络,而只需在原有的基础上,通过更新外权矩阵来完成网络更新。算法复杂性分析和仿真实验的结果表明所提出的算法具有更高的执行速度。
关键词
极限学习机
负增量算法
算法
复杂性
仿真实验
Keywords
Extreme learning machine Negative incremental algorithm Algorithm＇ s complexity Simulation experiment
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于极限学习机的在线负增量算法
谢林森
任婷婷
卢诚波
《计算机应用与软件》
CSCD
2016
1
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