极速学习机

作品数：45被引量：290H指数：6
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面向跨数据集指静脉识别的可快速迁移模型
《模式识别与人工智能》2023年第8期671-684,共14页黄喆 郭成安 
深度学习技术在手指静脉识别任务中展现出显著的性能优势和潜力.但是,由于其昂贵的训练开销以及不同数据集间存在的类别和分布差异,在某个数据集表现优异的模型可能难以高效应用到新数据或者在新数据上表现不佳.针对识别系统被应用到不...
关键词：跨数据集识别 快速迁移学习 指静脉识别 极速学习机(ELM) 两阶段迁移学习 
一种粒子群优化的SVM-ELM模型被引量：11
《计算机科学与探索》2019年第4期657-665,共9页王丽娟 丁世飞 
国家自然科学基金(Nos.61672522;61379101)~~
极限学习机(extreme learning machine,ELM)是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络(single hidden layer feedforward neural networks,SLFNs)学习算法,近几年来已成为机器学习研究的热门领域之一。但是ELM单个隐层节点的判断能力不...
关键词：粒子群算法(PSO) 支持向量机(SVM) 极速学习机(ELM) SVM-ELM 
DBM-ELM深层网络模型
《南京大学学报（自然科学版）》2017年第3期497-505,共9页刘世蕾 崔晓明 聂茹 
使用深层限制波尔兹曼机实现高维数据非线性降维,再结合极速学习机算法,提出了一种复合的DBMELM深层网络模型.该模型在复杂高维数据的分类问题上,能较好的将高维数据简化到低维空间,进而得到较好的分类效果,实现复杂函数的表示.最后在...
关键词：深层网络 深层限制波尔兹曼机 极速学习机 DBM-ELM 
基于盲动粒子群频率分解的极速学习机神经网络建模被引量：3
《信息与控制》2017年第1期60-64,共5页刘加存 梅其祥 杨东红 
国家自然科学基金资助项目(61272534)
为了提高神经网络的泛化性,对输入信号进行频率分解.频率分解相对提升了子频带的信息致密性,覆盖全频域的子频带,也保证了信息的遍历性.高致密性和遍历性有助于提高神经网络的泛化性.频率分解由盲动粒子群优化算法自动完成,粒子群算法...
关键词：建模 极速学习机(ELM)神经网络 频率分解 盲动 粒子群优化 
基于ELM的跨越前馈神经网络及其应用研究被引量：6
《现代电子技术》2013年第15期108-111,共4页石红伟 杨明红 
国家863计划项目(2012A006402)
针对基于ELM学习算法的单隐含层前馈神经网络需要较大的网络规模、影响网络泛化能力的问题,基于新皮层内神经元的连接特点,在前馈神经网络中引入不同层神经元之间的跨越连接,构造跨越前馈神经网络。同时,基于ELM学习算法设计适用于跨越...
关键词：神经网络 跨越连接 极速学习机 倒立摆系统 
一种带修剪的增量极速学习模糊神经网络被引量：1
《计算机科学》2013年第5期279-282,共4页胡蓉 徐蔚鸿 
国家自然科学基金(61163040);湖南省教育厅科研项目(11C0009)资助
由Huang提出的extreme learning machine(ELM)批量学习算法在获得与其他算法相当的性能的同时显示出了极快的学习速度。为了实现在线增量学习,扩展了ELM方法,提出了一种带修剪的极速学习模糊神经网络。首先随机产生模糊神经网络前件参...
关键词：极速学习机(ELM) 增量学习 模糊神经网络 径向基函数 
基于l_1-正则化的ELM回归集成学习被引量：3
《计算机研究与发展》2012年第12期2631-2637,共7页王权 陈松灿 
国家自然科学基金项目(61035003;60973097)
极速学习机(extreme learning machine,ELM)是近年提出的一种极其快速且具有良好泛化性保证的单隐层神经网络学习算法.然而ELM随机的设置权值带来的不足是其性能的不稳定.稀疏的ELM回归集成学习算法(sparse ensemble regressors of ELM,...
关键词：极速学习机 l1-正则化 稀疏ELM集成 时间序列预测 多样性 
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