单隐层神经网络输入权值的新算法

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针对传统极端学习机输入权值与隐层阈值随机设定的问题,提出了输出值反向分配算法,其在传统极端学习机的基础上,通过优化方法得到最优输出值分配系数,并利用最小二乘法确定网络输入参数。将该算法应用到常用数据集进行实验,并与其他极端学习机改进算法进行比较,显示其具有良好的学习以及泛化能力,能够得到简单的网络结构,证明了算法的有效性。
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