李丽娜
- 作品数：2 被引量：0H指数：0
- 供职机构：辽宁师范大学计算机与信息技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于微分同胚优化极端学习机的人脸识别
- 2017年
- 极端学习机(ELM)以其快速高效和良好的泛化能力在模式识别领域得到了广泛应用。然而当前的ELM及其改进算法并没有充分考虑到隐层节点输出矩阵对极端学习机泛化能力的影响。通过实验发现激活函数选取不当及数据维数过高将导致隐层节点输出值趋于零,使得输出权值矩阵求解不准,降低ELM的分类性能。为此,提出一种微分同胚优化的极端学习机算法。该算法结合降维和微分同胚技术提高激活函数的鲁棒性,克服隐层节点输出值趋于零的问题。为验证所提算法的有效性使用人脸数据进行实验。实验结果表明所提算法具有良好的泛化性能。
- 李丽娜闫德勤楚永贺
- 关键词：极端学习机激活函数微分同胚
- 一种修正的模糊极限学习机
- 2017年
- 极限学习机ELM(Extreme learning machine)作为一个有竞争力的机器学习算法,以其简单的理论和易于实施的特点吸引了越来越多学者的关注。近来,针对噪音及离群数据,研究人员提出了相关的研究算法,然而如何将ELM更好地应用在含有噪音及离群数据的分类问题中仍是一个重要的研究课题。基于数据的信息关联的技术思想提出一种修正的模糊极限学习机(MFELM)。MFELM的优势在于:1)MFELM在处理噪音及离群数据的分类问题时能够保持ELM处理正常数据分类问题的良好性能;2)适用于ELM的激活函数或核函数同样适用于MFELM模型;3)根据不同的需求给每个数据样本分配不同的隶属度,MFELM可以推广到代价敏感学习中。通过使用UCI数据集和普遍应用的人脸数据集进行实验,实验结果表明该提出的算法显著提高了ELM的分类能力并优于其他算法。
- 李丽娜闫德勤楚永贺
- 关键词：极限学习机不平衡数据信息关联特征映射
