ELM优化的深度自编码分类算法

针对自编码神经网络训练时间长的问题,提出了一种改进的深度自编码神经网络算法。首先利用极限学习机(extreme learning machine,ELM)作为自编码块,构建多层自编码神经网络,以提高分类准确率。采用ELM能避免大量的迭代过程,减少网络训练时间。其次为实现分类,在各输出层中加入标签节点,对实际输出与各样本的期望标签进行比对,使原始的自编码无监督学习转化为监督学习过程,从而在深度学习的过程中实现分类训练。为验证该方法的有效性,在多个UCI数据集中进行广泛的测试。实验结果表明,与其他自编码网络和RBF(radial basis function)神经网络相比,该方法取得了良好的分类准确率,并且有效提高了训练速度。

ELM Optimized Deep Autoencoder Classification Algorithm