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一种使用组合核函数进行多标签分类的高效多层极限学习机( ML-CK-ELM: An efficient Multi-layer Extreme Learning Machine using Combined Kernels for Multi-label classification )
MR Ravari M Eftekhari F Saberi-Movahed
最近文献中提出了许多神经网络方法来进行多标签分类。最近的研究之一是多层极限学习机（ML-ELM）,其中使用堆栈自动编码器来调整权值。然而，ML-ELM有三个主要缺点：第一，输入权值和偏差是随机选择的。二是计算输出权值的伪逆解会导致重构误差的增大。第三，变换矩阵的内存和执行时间与隐层数成正比。本文提出了一种多层核极限学习机（ML-CK-ELM）,它在每一层使用线性组合的基核来进行多标签分类。拟议的办法有效地解决了上述缺陷。此外，由于分配给每个实例的标签的多样性，多标签分类数据固有地具有多模态方面。应用不同核的组合是ML-CK-ELM的附加优势，它导致隐式评估多标签数据的固有多模态方面；每个核都可以有效地用来覆盖其中一个模态，而不是其他核。实验结果表明,ML-CK-ELM算法具有较高的性能,在多标签数据集上的实验结果验证了ML-CK-ELM算法的可行性。
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