一种改进的极端学习机算法

来源 :纺织高校基础科学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wei2006006

【摘要】

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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

【作者】

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刘作志刘欢

【机构】

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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】

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纺织高校基础科学学报

【发表日期】

：

2014年4期

【关键词】

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单隐层前向神经网络极端学习机 L1/2正则化 single-hidden layer feedforward networks(SLFNs) extreme

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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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