| 基于限制玻尔兹曼机的极限学习机方法 |
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| 引用本文： | 金培源,高波涌,陆慧娟,陈莲娜. 基于限制玻尔兹曼机的极限学习机方法[J]. 数学的实践与认识, 2016, 0(11): 157-161 |
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| 作者姓名： | 金培源 高波涌 陆慧娟 陈莲娜 |
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| 作者单位： | 中国计量大学信息工程学院,浙江杭州,310018 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61272315;60842009)，浙江省自然科学基金(LY12H29012 |
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| 摘 要： | 针对高维数据中存在冗余以及极限学习机(ELM)存在随机给定权值导致算法性能不稳定等问题,将限制玻尔兹曼机(RBM)与ELM相结合提出了基于限制玻尔兹曼机优化的极限学习机算法(RBM-ELM).通过限制玻尔兹曼机对原始数据进行特征降维的同时,得到ELM输入层权值和隐含层偏置的优化参数.实验结果表明,相比较随机森林,逻辑回归,支持向量机和极限学习机四种机器学习算法,RBM-ELM算法能获得较高的分类精度.
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| 关 键 词： | 限制玻尔兹曼机 极限学习机 降维 输入层权值 隐含层偏置 |
A Method of Extreme Learning Machine Based on Restricted Boltzmann Machine |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | restricted boltzmann machine extreme learning machine dimensionality reduction input layer weights bias of hidden layer |
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