一種基于樣例選擇的增量ELM算法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、增量極速學(xué)習(xí)機(EM-ELM、I-ELM等)是在極速學(xué)習(xí)機的基礎(chǔ)之上，把隱藏節(jié)點的個數(shù)由固定的轉(zhuǎn)變?yōu)閯討B(tài)變化的分類器。最近的研究表明，采用樣例本身的特征作為隱藏層輸入權(quán)重，對于提高分類器的測試精度以及泛化能力有著至關(guān)重要的作用。
　　針對增量極速學(xué)習(xí)機未考慮采用樣例特征作為輸入權(quán)重，提出了采用樣例特征作為輸入權(quán)重的分類器（SV-SFFNS），SV-SFFNS通過隨機選取樣例中的特征作為輸入權(quán)重，大大提高了分類器的精度和泛化能力。<

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