基于流形正则化的批量分层编码极限学习机

刘彬; 杨有恒; 刘静; 王卫涛; 刘浩然; 闻岩

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基于流形正则化的批量分层编码极限学习机

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摘要

针对极限学习机在处理高维数据时存在内存能耗大、分类准确率低、泛化性差等问题,提出了一种批量分层编码极限学习机算法.首先通过对数据集分批处理,以减小数据维度,降低输入复杂性;然后采用多层自动编码器结构对各批次数据进行无监督编码,以实现深层特征提取;最后利用流形正则化思想构建含有继承因子的流形分类器,以保持数据的完整性,提高算法的泛化性能.实验结果表明,该方法实现简单,在NORB,MNIST和USPS数据集上的分类准确率分别可以达到92.16％、99.35％和98.86％,与其它极限学习机算法对比,在降低计算复杂度和减少CPU内存消耗上具有较明显的优势.

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来源
《计量学报》 |2021年第7期|937-943|共7页
作者
刘彬; 杨有恒; 刘静; 王卫涛; 刘浩然; 闻岩;
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作者单位

燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004;

燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004;

燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004;

燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004;

燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004;

燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004;

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正文语种 chi
中图分类无线电计量;
关键词
计量学; 极限学习机; 高维数据; 批次学习; 无监督编码; 流形正则化;

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