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Extreme learning machine: Theory and applications.pdf
很明显,前向神经网络的学习速度通常远低于要求,这一直是其应用的主要瓶颈。这背后的两个主要原因可能是:(1)基于慢梯度的学习算法被广泛用于训练神经网络;(2)使用这种学习算法,网络的所有参数都是迭代调整的。与传统的学习算法不同,本文提出了一种新的单隐层前馈神经网络(SLFNs)的学习算法ELM,该算法随机选择隐节点并解析地确定slfn的输出权值。理论上讲,该算法在极快的学习速度下具有良好的泛化性能。基于一些人工和真实的基准函数逼近和分类问题(包括非常复杂的应用)的实验结果表明,新算法在大多数情况下都能产生良好的泛化性能,并且比传统的常用学习算法学习速度快数千倍前馈神经网络。
2021-03-29 17:42:11
446KB
极限学习机:理论与应用
1
改进
极限学习
机B-ELM算法源代码.zip
改进
极限学习
机B-ELM算法源代码.zip
2021-03-27 20:33:31
1.28MB
极限学习机
1
极限学习
机算法源代码.rar
极限学习
机(ELM)源代码,适用于分类和回归
2021-03-24 18:14:26
1.34MB
极限学习机
机器学习
1
极限学习
机(ELM)的MATLAB完整实现程序(完整注释,包含数据集文件)
极限学习
机(ELM)的MATLAB完整实现程序,有完整注释并已测试通过,资源中包含了测试脚本和数据集,算法的原理和实现讲解可参考本人博客https://wuxian.blog.csdn.net/article/details/90760481。
2021-03-16 10:26:58
120KB
极限学习机
ELM
MATLAB
机器学习
数学建模源码集锦-
极限学习
机的回归拟合及分类应用实例
数学建模源码集锦-
极限学习
机的回归拟合及分类应用实例
2021-03-13 09:04:44
2.47MB
极限学习机
回归拟合
数学建模
matlab
基于小波包变换和
极限学习
机的滚动轴承故障诊断
采用基于小波包变换(WPT)和
极限学习
(ELM)的方法对轴承故障进行诊断和分类辨识。该方法首先采用小波包变换对采集到的振动信号进行分解,求得各频带的相对能量,并构建特征向量,接着利用
极限学习
机进行自动分类识别。经使用实验台实测电机滚动轴承不同状态的信号进行分析,研究结果表明,所建立的自动分类模型可以有效地对轴承的单一故障,以及不同程度故障有很好的辨识能力。
2021-03-06 16:41:31
749KB
轴承
故障诊断
小波包变换
极限学习机
1
极限学习
机集成的动态生成方法
极限学习
机集成的动态生成方法
2021-03-04 19:06:49
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研究论文
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MI-ELM:基于分层
极限学习
机的高效多实例学习
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极限学习
机的高效多实例学习
2021-03-02 16:06:54
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研究论文
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MATLAB实现
极限学习
机(ELM)
elm代码,可用于预测,故障诊断,状态估计等
2021-03-02 12:02:26
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matlab
ELM
故障诊断
预测
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使用
极限学习
机的大数据并行多分类算法
使用
极限学习
机的大数据并行多分类算法
2021-02-26 16:07:20
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研究论文
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