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单隐层神经网络输入权值的一种新算法

Submit Time: 2018-10-11
Author: 刘金澎 1 ; 田大钢 1 ;
Institute: 1.上海理工大学 管理学院;

Abstracts

针对传统极端学习机输入权值与隐层阈值随机设定的问题,提出了输出值反向分配算法。算法在传统极端学习机的基础上,通过优化方法得到最优输出值分配系数,并利用最小二乘法确定网络输入参数。将本文算法应用到常用数据集进行实验,并与其他极端学习机改进算法进行比较,显示本文算法有良好的学习以及泛化能力,能够得到简单的网络结构,证明了算法的有效性。
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Journal:计算机应用研究
Recommended references: 刘金澎,田大钢.(2018).单隐层神经网络输入权值的一种新算法.计算机应用研究.[ChinaXiv:201810.00019] (Click&Copy)
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[V1] 2018-10-11 09:20:10 chinaXiv:201810.00019V1 Download
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