【摘 要】
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极限学习机(ELM)会大量映射到激活函数的饱和区域,同时隐含层输入与输出远远不能获得共同的分布方式,导致泛化性能大打折扣。针对这一问题,研究了在高斯分布下优化激活函数中
【机 构】
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江南大学人工智能与计算机学院,江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金No. 61572236
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极限学习机(ELM)会大量映射到激活函数的饱和区域,同时隐含层输入与输出远远不能获得共同的分布方式,导致泛化性能大打折扣。针对这一问题,研究了在高斯分布下优化激活函数中仿射变换(AT)的极限学习机,主要思想是在隐含层输入数据上引入新型的线性关系,利用梯度下降算法对误差函数中的缩放参数和平移参数进行优化,以满足隐含层输出能够高度服从高斯分布。基于高斯分布计算仿射参数的方法,能够保证隐节点相互独立的同时,也强调了高度的依赖关系。实验结果表明,在实际分类数据集和图像回归数据集中,隐含层输出数据不能很好地服从均匀
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