کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
406317 | 678076 | 2015 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Generalization ability of extreme learning machine with uniformly ergodic Markov chains
ترجمه فارسی عنوان
توانایی تعمیم دستگاه یادگیری افراطی با زنجیره مارکوف یکنواخت ارگونومی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Extreme learning machine (ELM) has gained increasing attention for its computation feasibility on various applications. However, the previous generalization analysis of ELM relies on the independent and identically distributed (i.i.d) samples. In this paper, we go far beyond this restriction by investigating the generalization bound of the ELM classification associated with the uniform ergodic Markov chains (u.e.M.c) samples. The upper bound of the misclassification error is estimated for the ELM classification showing that the satisfactory learning rate can be achieved even for the dependent samples. Empirical evaluations on real-word datasets are provided to compare the predictive performance of ELM with independent and Markov sampling.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 167, 1 November 2015, Pages 528–534
Journal: Neurocomputing - Volume 167, 1 November 2015, Pages 528–534
نویسندگان
Peipei Yuan, Hong Chen, Yicong Zhou, Xiaoyan Deng, Bin Zou,