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人工神经网络(ANN) A discussion board for Artificial Neural Network(ANN)



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旧 2019-08-18, 05:11 PM   #1
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KongLingYu 正向着好的方向发展
默认 深度极限学习机代码(多层极限学习机,ML-ELM)

深度极限学习机也叫多层极限学习机,ML-ELM。是黄广斌等人在极限学习机ELM基础上,将其拓展为深度学习的一种模式识别方法,原文文章:Representational learning with extreme learning machine for big data。目前本人有深度极限学习机基础代码,各种算法优化深度极限学习机隐含层节点的代码,包括遗传,粒子群,蝙蝠,思维进化,物体碰撞优化(CBO)等,需要的可与我进行讨论,QQ392503054
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旧 2019-08-18, 05:13 PM   #2
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KongLingYu 正向着好的方向发展
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深度极限学习机首先采用极限学习机-自动编码器ELM-AE进行输入数据的非监督逐层预训练,然后利用训练好的ELM-AE的权重初始化深度极限学习机,最后结合标签信息完成整个网路的监督训练,训练速度超快
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旧 2019-08-18, 07:21 PM   #3
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由于深度极限学习机DELM含有多个隐含层节点,而各隐含层节点数对最终结果影响较大,因此需要利用智能优化算法,比如遗传算法,粒子群算法对其超参数进行优化
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旧 2019-08-20, 03:45 PM   #4
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权值不确定性多层极限学习机是丁世飞老师于2017年提出的一种改进型深度极限学习机,针对深度极限学习机的过拟合问题,把权值不确定引入极限学习机自动编码器ELM-AE中,提出WU-ELM-AE。本人在此基础上引入稀疏特征,使WU-ELM-AE变成稀疏WU-ELM-AE以增强模型的抗过拟合风险的能力,有兴趣讨论的可以加我 392503054
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旧 2019-08-20, 04:03 PM   #5
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物体碰撞优化算法(CBO)是2014年提出的一种新的元启发式群智能优化算法。针对深度极限学习机的各隐含层节点选取的问题,本人将CBO用于深度极限学习机隐含层节点寻优,深度极限学习机分类效果得到明显提升
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旧 2019-08-26, 02:54 PM   #6
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新增降噪极限学习机自动编码器
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旧 2019-09-03, 10:15 AM   #7
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极限学习机在众多模式识别算法中确实是理解最简单的,核心是最小二乘,学机器学习的基本上第一次接触的算法就是线性回归,所以理解起来特别容易,而且最小二乘法有很多不足,因此针对这个方面进行改进特别容易
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