陕西省教育厅科研计划项目(09JK717)
- 作品数：2 被引量：168H指数：2
- 相关作者：邓万宇陈琳郑庆华许学斌王昕更多>>
- 相关机构：西安交通大学西安邮电学院更多>>
- 发文基金：陕西省教育厅科研计划项目国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于极速神经网络的协作过滤方法研究被引量：3
- 2011年
- 协作过滤是一种有效的个性化推荐技术,针对该技术随着用户和资源的增多,数据的高维稀疏特性严重导致推荐质量的下降和计算速度减慢的问题,研究并实现了一种基于极速神经网络的协作过滤方法。采用主成分分析解决数据高维稀疏性问题,采用极速神经网络技术解决计算速度慢的问题。实验结果表明,该方法具有良好的泛化性能和学习速度,能很好的满足个性化资源推荐的需求。
- 陈琳邓万宇王昕
- 关键词：主成分分析极速学习机用户兴趣模型
- 神经网络极速学习方法研究被引量：167
- 2010年
- 单隐藏层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network,SLFN)已经在模式识别、自动控制及数据挖掘等领域取得了广泛的应用,但传统学习方法的速度远远不能满足实际的需要,成为制约其发展的主要瓶颈.产生这种情况的两个主要原因是:(1)传统的误差反向传播方法(Back Propagation,BP)主要基于梯度下降的思想,需要多次迭代;(2)网络的所有参数都需要在训练过程中迭代确定.因此算法的计算量和搜索空间很大.针对以上问题,借鉴ELM的一次学习思想并基于结构风险最小化理论提出一种快速学习方法(RELM),避免了多次迭代和局部最小值,具有良好的泛化性、鲁棒性与可控性.实验表明RELM综合性能优于ELM、BP和SVM.
- 邓万宇郑庆华陈琳许学斌
- 关键词：极速学习机支持向量机神经网络最小二乘
