python+RELM+OS-ELM+FOS-ELM+代码实现-实例验证+算法比较.rar

上传者: 43790749 | 上传时间: 2021-11-02 20:00:35 | 文件大小: 1.96MB | 文件类型: RAR
极限学习机ELM是一类Single-hidden Layer Feedforward Neural Network(SLFNs)算法,由Huang等基于 Moore-Penrose 广义逆的理论提出,主要针对SLFNs中存在的学习速率慢,迭代时间长,学习参数如学习步长、学习率需要人为提前设置等问题。与传统的神经网络学习算法相比,ELM只需要设置合适的隐层节点数,随机生成隐层所需所有参数,利用最小二乘法确定输出层权值。整个学习过程只需一步而无需多次更新隐层参数。正是因为ELM算法的快速学习能力以及较强的非线性逼近能力等特点,使得ELM在实际应用中受到了研究者们的青睐。 本代码给出了实现正则化极限学习机(RELM)、在线学习的极限学习机(OS-ELM)、带遗忘机制的在线学习极限学习机(FOS-ELM)使用python进行了实现,并基于一个简单的数据集对三种算法进行了比较,并比较了不同隐藏层节点对性能的影响。

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