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一种改进的极端学习机算法
被引量：
1
1
作者
刘作志
刘欢
《纺织高校基础科学学报》
CAS
2014年第4期502-507,共6页
为了提高极端学习机算法的稳定性和学习速度,结合L1/2正则化理论提出一种改进的极端学习机算法——基于L1/2正则化的快速学习算法(L1/2-RELM).该算法首先采用L1/2正则项对极端学习机算法进行约束,其次运用half算法确定网络输出权重,提...
为了提高极端学习机算法的稳定性和学习速度,结合L1/2正则化理论提出一种改进的极端学习机算法——基于L1/2正则化的快速学习算法(L1/2-RELM).该算法首先采用L1/2正则项对极端学习机算法进行约束,其次运用half算法确定网络输出权重,提高了算法的稳定性和学习速度.数值实验表明,所提算法的学习速度比极端学习机算法的学习速度更快,且性能更加稳定.
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关键词
单隐层前向神经网络
极端学习机
L1/2正则化
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职称材料
题名
一种改进的极端学习机算法
被引量：
1
1
作者
刘作志
刘欢
机构
西安
电
子科技大学
电
子工程学院
山东华宇铝电有限公司
出处
《纺织高校基础科学学报》
CAS
2014年第4期502-507,共6页
基金
国家自然科学青年基金资助项目(31300473)
福建省自然科学基金资助项目(2014J0101)
文摘
为了提高极端学习机算法的稳定性和学习速度,结合L1/2正则化理论提出一种改进的极端学习机算法——基于L1/2正则化的快速学习算法(L1/2-RELM).该算法首先采用L1/2正则项对极端学习机算法进行约束,其次运用half算法确定网络输出权重,提高了算法的稳定性和学习速度.数值实验表明,所提算法的学习速度比极端学习机算法的学习速度更快,且性能更加稳定.
关键词
单隐层前向神经网络
极端学习机
L1/2正则化
Keywords
single-hidden layer feedforward networks(SLFNs)
extreme learning machine(ELM)
L1/2 regularization
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进的极端学习机算法
刘作志
刘欢
《纺织高校基础科学学报》
CAS
2014
1
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