کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4944297 | 1437983 | 2017 | 17 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Stochastic configuration networks ensemble with heterogeneous features for large-scale data analytics
ترجمه فارسی عنوان
شبکه های پیکربندی تصادفی با ویژگی های ناهمگن برای تجزیه و تحلیل داده ها در مقیاس گسترده ای ترکیب شده اند
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شبکه های پیکربندی تصادفی تجزیه و تحلیل داده ها در مقیاس وسیع، ویژگی های ناهمگن، یادگیری گروهی یادگیری همبستگی منفی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper presents a fast decorrelated neuro-ensemble with heterogeneous features for large-scale data analytics, where stochastic configuration networks (SCNs) are employed as base learner models and the well-known negative correlation learning (NCL) strategy is adopted to evaluate the output weights. By feeding a large number of samples into the SCN base models, we obtain a huge sized linear equation system which is difficult to be solved by means of computing a pseudo-inverse used in the least squares method. Based on the group of heterogeneous features, the block Jacobi and Gauss-Seidel methods are employed to iteratively evaluate the output weights, and a convergence analysis is given with a demonstration on the uniqueness of these iterative solutions. Experiments with comparisons on two large-scale datasets are carried out, and the system robustness with respect to the regularizing factor used in NCL is given. Results indicate that the proposed ensemble learning techniques have good potential for resolving large-scale data modelling problems.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volume 417, November 2017, Pages 55-71
Journal: Information Sciences - Volume 417, November 2017, Pages 55-71
نویسندگان
Dianhui Wang, Caihao Cui,