| 在高斯分布下优化仿射变换的极限学习机 |
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| 引用本文： | 张毅,王士同.在高斯分布下优化仿射变换的极限学习机[J].计算机科学与探索,2021,15(4):690-701. |
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| 作者姓名： | 张毅 王士同 |
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| 作者单位： | 江南大学 人工智能与计算机学院,江苏 无锡 214122;江南大学 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室,江苏 无锡 214122 |
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| 摘 要： | 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分布,但服从高斯分布趋势,总体上能够达到更好的实验效果.与原始ELM算法和AT-ELM1算法比较,均有显著的改善.
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| 关 键 词： | 极限学习机(ELM) 仿射变换(AT) 高斯分布 分类 |
Extreme Learning Machine for Optimized Affine Transformation Based on Gaussian Distribution |
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| ZHANG Yi,WANG Shitong.Extreme Learning Machine for Optimized Affine Transformation Based on Gaussian Distribution[J].Journal of Frontier of Computer Science and Technology,2021,15(4):690-701. |
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| Authors: | ZHANG Yi WANG Shitong |
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