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基于聚类核的核极速学习机
被引量：
1
1
作者
王丽娟
丁世飞
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期145-150,共6页
传统的神经网络学习算法(如BP算法)需要调整大量的网络参数,例如输入权值以及隐层单元的偏置,而极速学习机只需要设置网络的隐层节点个数,在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值,便可以产生唯一的最优解,因此它具有学习速度快且泛...
传统的神经网络学习算法(如BP算法)需要调整大量的网络参数,例如输入权值以及隐层单元的偏置,而极速学习机只需要设置网络的隐层节点个数,在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值,便可以产生唯一的最优解,因此它具有学习速度快且泛化性能好的优点.随着极速学习机的研究发展,核极速学习机的相关理论被提出.核极速学习机是将核函数引入到极速学习机中,可以得到最小二乘解,具有更稳定的泛化性能.本文在核极速学习机的基础上提出了一种基于Bagged聚类核的核极速学习机的分类方法,首先对已有的标记样本和所有的无标记样本采用多次k均值聚类,去构造Bagged聚类核,然后对Bagged聚类核和径向基核进行求和,最终用于核极速学习机的训练中.与传统核极速学习机相比,本文提出的方法可以使用所有的无标记样本,从而尽可能地提高分类的准确率.最后本文通过实验验证了方法的可行性.
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关键词
极速学习机
k
均值
聚
类
bagged聚类核
RBF
核
函数
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职称材料
题名
基于聚类核的核极速学习机
被引量：
1
1
作者
王丽娟
丁世飞
机构
中国矿业大学计算机科学与技术学院
徐州工业职业技术学院信息与电气工程学院
出处
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期145-150,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61672522、61379501)
文摘
传统的神经网络学习算法(如BP算法)需要调整大量的网络参数,例如输入权值以及隐层单元的偏置,而极速学习机只需要设置网络的隐层节点个数,在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值,便可以产生唯一的最优解,因此它具有学习速度快且泛化性能好的优点.随着极速学习机的研究发展,核极速学习机的相关理论被提出.核极速学习机是将核函数引入到极速学习机中,可以得到最小二乘解,具有更稳定的泛化性能.本文在核极速学习机的基础上提出了一种基于Bagged聚类核的核极速学习机的分类方法,首先对已有的标记样本和所有的无标记样本采用多次k均值聚类,去构造Bagged聚类核,然后对Bagged聚类核和径向基核进行求和,最终用于核极速学习机的训练中.与传统核极速学习机相比,本文提出的方法可以使用所有的无标记样本,从而尽可能地提高分类的准确率.最后本文通过实验验证了方法的可行性.
关键词
极速学习机
k
均值
聚
类
bagged聚类核
RBF
核
函数
Keywords
ELM
k-means clustering
bagged
kernel
RBF kernel function
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
基于聚类核的核极速学习机
王丽娟
丁世飞
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019
1
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