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Extreme Learning Machines on High Dimensional and Large Data Applications: A Survey

机译：针对高维和大数据应用的极限学习机：一项调查

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摘要

Extreme learning machine (ELM) has been developed for single hidden layer feedforward neural networks (SLFNs). In ELM algorithm, the connections between the input layer and the hidden neurons are randomly assigned and remain unchanged during the learning process. The output connections are then tuned via minimizing the cost function through a linear system. The computational burden of ELM has been significantly reduced as the only cost is solving a linear system. The low computational complexity attracted a great deal of attention from the research community, especially for high dimensional and large data applications. This paper provides an up-to-date survey on the recent developments of ELM and its applications in high dimensional and large data. Comprehensive reviews on image processing, video processing, medical signal processing, and other popular large data applications with ELM are presented in the paper.
机译：极限学习机（ELM）已开发用于单隐藏层前馈神经网络（SLFN）。在ELM算法中，输入层和隐藏神经元之间的连接是随机分配的，并且在学习过程中保持不变。然后通过使线性系统的成本函数最小化来调整输出连接。 ELM的计算负担已大大降低，因为唯一的成本就是解决线性系统。低计算复杂度引起了研究界的广泛关注，尤其是对于高维和大数据应用程序。本文提供了有关ELM的最新发展及其在高维和大数据中的应用的最新调查。本文介绍了有关图像处理，视频处理，医疗信号处理以及其他使用ELM的流行大数据应用程序的综述。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2015年第12期|103796.1-103796.13|共13页
  • 作者

    Cao Jiuwen; Lin Zhiping;

  • 作者单位

    Hangzhou Dianzi Univ, Key Lab IOT & Informat Fus Technol Zhejiang, Hangzhou 310018, Zhejiang, Peoples R China.;

    Nanyang Technol Univ, Sch Elect & Elect Engn, Singapore 643798, Singapore.;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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