【摘 要】
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为解决因庞大的矩阵存储和计算,ELM(Extreme Learning Machines)难以应用到大规模、高维数据集的问题,提出一种基于"分而治之"策略的并行极速学习机算法。该算法利用二叉级联
【机 构】
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西南财经大学经济信息工程学院,西南财经大学金融智能与金融工程重点实验室
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为解决因庞大的矩阵存储和计算,ELM(Extreme Learning Machines)难以应用到大规模、高维数据集的问题,提出一种基于"分而治之"策略的并行极速学习机算法。该算法利用二叉级联结构,将大规模数据集分派到多个计算节点上,并行地更新单隐层前馈网络的输出权值,且能有限步地单调收敛到最小二乘解。实验结果表明,该算法不仅泛化性能优异,并且具有非常高的加速比和并行效率。
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