进化极限学习机 - Sci-Hub|Scidown

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作者：scidown 发布时间：2021-07-21 13:13:30 文章标题：

进化极限学习机( Evolutionary extreme learning machine )

文章作者：

QY Zhu AK Qin PN Suganthan GB Huang Theoretical or Mathematical, Experimental/ evolutionary computation feedforward neural nets learning (artificial intelligence)/ evolutionary extreme learning machine single-hidden-layer feedforward neural networks differential evolutionary algorithm Moore-Penrose generalized inverse/ C1230L Learning in AI C1230D Neural nets

文章简述：

极限学习机(ELM)[G-B,Huang.Q-Y.Zhu,C.K.Siew,极限学习机：一种新的前向神经网络学习方案，载于：国际神经网络联合会议论文集(IJCNN2004),匈牙利，Budapest,2004,7月25日-29日）,最近提出了一种比传统的基于梯度的学习算法更快的单隐层前向神经网络学习算法。然而，由于输入权值的随机确定和隐藏偏差，ELM可能需要更多的隐藏神经元。本文提出了一种混合学习算法，该算法利用微分进化算法选择输入权值，利用Moore-Penrose(MP)广义逆解析确定输出权值。实验结果表明，该方法能够在更紧凑的网络中获得良好的泛化性能。

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