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Python-ELM:Python中的极限学习机实现
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2021-05-07
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Python-ELM v0.3 --->存档2021年3月<--- 这是基于Python[1] [2]的。 从摘要: 显然,前馈神经网络的学习速度通常远远慢于所需速度,并且在过去的几十年中一直是其应用的主要瓶颈。 背后的两个关键原因可能是:1)基于慢梯度的学习算法被广泛用于训练神经网络,以及2)通过使用这种学习算法来迭代地调整网络的所有参数。 与这些传统实现不同,本文针对单隐藏层前馈神经网络(SLFN)提出了一种称为极限学习机(ELM)的新学习算法,该算法随机选择输入权重并通过分析确定SLFN的输出权重。 从理论上讲,该算法倾向于以极快的学习速度提供最佳的泛化性能。 基于现实世界中基准函数逼近和分类问题(包括大型复杂应用程序)的实验结果表明,该新算法在某些情况下可以产生最佳的泛化性能,并且比传统的前馈神经网络流行的学习算法学习速度快得多。 这是一项正在进行的工作,因此事情可以/可能/
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Python-ELM-master.zip (7个子文件)
Python-ELM-master
plot_elm_comparison.py 7KB
LICENSE 1KB
random_layer.py 18KB
elm.py 20KB
elm_notebook.py 7KB
.gitignore 303B
README.md 5KB
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靚兔
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