基于流形正则化的在线半监督极限学习机

王萍; 王迪; 冯伟

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基于流形正则化的在线半监督极限学习机

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在基于流形正则化的半监督极限学习机(SS-ELM)的基础上,利用分块矩阵的运算法则,提出了在线半监督极限学习机(OSS-ELM)方法.为避免在实时学习的过程中由于数据累积引起的内存不足,通过对SS-ELM的目标函数的流形正则项的近似,给出了OSS-ELM的近似算法OSSELM(buffer).在Abalone数据集上的实验显示,OSS-ELM(buffer)在线学习的累计时间与所处理的样本个数呈线性关系,同时,9个公共数据集上的实验表明,OSS-ELM(buffer)的泛化能力与SS-ELM的泛化能力的相对偏差在1%以下.这些实验结果说明,OSS-ELM(buffer)不仅解决了内存问题,还在基本保持SS-ELM泛化能力的基础上大幅度提高了在线学习速度,可以有效应用于在线半监督学习当中.

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来源
《上海交通大学学报》 |2015年第8期|1153-1158|共7页
作者
王萍; 王迪; 冯伟;
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作者单位

天津大学电气与自动化工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
极限学习机; 半监督学习; 在线学习; 流形正则化;

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