【摘 要】
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提出了一种基于随机特征映射的四层神经网络(FRMFNN)及其增量学习算法。FRMFNN首先把原始输入特征通过特定的随机映射算法转化为随机映射特征存储于第一层隐藏层节点中,再经过激活函数对随机映射特征进行非线性转化生成第二层隐藏节点,最后将第二层隐藏层通过输出权重连接到输出层。由于第一层和第二层隐藏层的权重是根据任意连续采样分布概率随机生成的而不需要训练更新,且输出层的权重可以用岭回归算法快速求解,从而避免了传统反向传播神经网络耗时的训练过程。当FRMFNN没有达到期望精度时,借助于快速的增量算法可以持续改
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572236)。
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提出了一种基于随机特征映射的四层神经网络(FRMFNN)及其增量学习算法。FRMFNN首先把原始输入特征通过特定的随机映射算法转化为随机映射特征存储于第一层隐藏层节点中,再经过激活函数对随机映射特征进行非线性转化生成第二层隐藏节点,最后将第二层隐藏层通过输出权重连接到输出层。由于第一层和第二层隐藏层的权重是根据任意连续采样分布概率随机生成的而不需要训练更新,且输出层的权重可以用岭回归算法快速求解,从而避免了传统反向传播神经网络耗时的训练过程。当FRMFNN没有达到期望精度时,借助于快速的增量算法可以持续改
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