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ELM算法中随机映射作用的实验研究
引用本文:翟俊海,李塔,翟梦尧,王熙照.ELM算法中随机映射作用的实验研究[J].计算机工程,2012,38(20):164-168.
作者姓名:翟俊海  李塔  翟梦尧  王熙照
作者单位:1. 河北省机器学习与计算智能重点实验室,河北保定071002;河北大学数学与计算机学院,河北保定071002
2. 河北大学工商学院,河北保定,071002
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61170040);河北省自然科学基金资助项目(F2010000323,F2011201063,F2012201023);河北省高等学校科学技术研究基金资助重点项目(ZD2010139);河北大学自然科学基金资助项目(2011-228043)
摘    要:通过实验研究ELM算法中随机映射的作用及神经网络中隐含层结点个数对网络泛化能力的影响.在35个数据集上进行实验,针对不同的数据集,找到网络的最优精度所对应的隐含层结点个数.实验结果表明,当随机映射使数据升维到一定维数时,网络性能得到提高.

关 键 词:ELM算法  随机映射  神经网络  隐含层偏置  隐含层结点
收稿时间:2011-12-23
修稿时间:2012-02-09

Experimental Research on Random Mapping Function in ELM Algorithm
ZHAI Jun-hai , LI Ta , ZHAI Meng-yao , WANG Xi-zhao.Experimental Research on Random Mapping Function in ELM Algorithm[J].Computer Engineering,2012,38(20):164-168.
Authors:ZHAI Jun-hai  LI Ta  ZHAI Meng-yao  WANG Xi-zhao
Affiliation:1,2a(1.Key Lab of Machine Learning and Computational Intelligence of Hebei Province,Baoding 071002,China;2a.College of Mathematics and Computer Science;2b.Industrial and Commercial College,Hebei University,Baoding 071002,China)
Abstract:This paper studies the problem with experimental approach.It also investigates the impact of number of hidden layer nodes to generalization performance of Single Hidden Layer Feedforward Neural Network(SLFNN).Experiment on Extreme Learning Machine(ELM) with 35 databsets is made.For different databases,the optimal number of hidden layer nodes with respect to best test accuracy is found,and the performance of SLFNN can be improved by randomly mapping the data into a fixed high dimensional space with ELM algorithm.
Keywords:Extreme Learning Machine(ELM) algorithm  random mapping  neural network  hidden layer bias  hidden layer node
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