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排序方式: 共有1860条查询结果,搜索用时 312 毫秒
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神经网络已经在模式识别、自动控制及数据挖掘等领域取得了广泛的应用,但学习方法的速度不能满足实际需求。传统的误差反向传播方法(BP)主要是基于梯度下降的思想,需要多次迭代;网络的所有参数都需要在训练过程中迭代确定,因此算法的计算量和搜索空间很大。ELM(Extreme Learning Machine,ELM)是一次学习思想使得学习速度提高很多,避免了多次迭代和局部最小值,具有良好的泛化性能、鲁棒性与可控性。但对于不同的数据集和不同的应用领域,无论ELM是用于数据分类或是回归,ELM算法本身还是存在问题,所以本文对已有方法深入对比分析,并指出极速学习方法未来的发展方向。 相似文献
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PI You-guo LIANG Tian-cai YUE Rong 《通讯和计算机》2008,5(5):28-31
A method of spam detection, based on cognitive pattern recognition, had been proposed. The connection between Email category and cognition of Email user interest within life and work, had been analyzed. Under the guidance of cognitive pattern recognition theory, the mechanism of spam detection, based on intelligent cognition of Email user interest within life and work, had been discussed. Then the spam detection algorithm and its concrete implementation was given. Experimental results demonstrate that the spare detection algorithm has a good learning ability, scalability, and a good ability to achieve high recognition accuracyn 相似文献
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