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杨非

作品数：1 被引量：3H指数：1
供职机构：东南大学更多>>
发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇性能研究
  • 1篇学习机
  • 1篇极限学习机
  • 1篇泛化
  • 1篇泛化性能

机构

  • 1篇东南大学
  • 1篇清华大学
  • 1篇中国航空工业...

作者

  • 1篇蒋忠进
  • 1篇赵书敏
  • 1篇耿江东
  • 1篇王诗琦
  • 1篇杨非

传媒

  • 1篇计算机应用研...

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
变长增量型极限学习机及其泛化性能研究被引量：3
2016年
极限学习机(ELM)在训练过程中无须调整隐层节点参数,因其高效的训练方式被广泛应用于分类和回归,然而极限学习机也面临着结构选择与过拟合等严重问题。为了解决此问题,针对隐层节点增量数目对收敛速度以及训练时间的影响进行了研究,提出一种利用网络输出误差的变化率控制网络增长速度的变长增量型极限学习机算法(VI-ELM)。通过对多个数据集进行回归和分类问题分析实验,结果表明,提出的方法能够以更高效的训练方式获得良好的泛化性能。
王诗琦赵书敏耿江东杨非蒋忠进
关键词：极限学习机泛化性能
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