کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4948233 | 1439608 | 2017 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Approximate kernel extreme learning machine for large scale data classification
ترجمه فارسی عنوان
تقریبا دستگاه مغناطیسی هسته ای برای طبقه بندی داده های بزرگ
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
ماشین آموزش عالی مقیاس بزرگ یادگیری، طبقه بندی تصویر چهره،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In this paper, we propose an approximation scheme of the Kernel Extreme Learning Machine algorithm for Single-hidden Layer Feedforward Neural network training that can be used for large scale classification problems. The Approximate Kernel Extreme Learning Machine is able to scale well in both computational cost and memory, while achieving good generalization performance. Regularized versions and extensions in order to exploit the total and within-class variance of the training data in the feature space are also proposed. Extensive experimental evaluation in medium-scale and large-scale classification problems denotes that the proposed approach is able to operate extremely fast in both the training and test phases and to provide satisfactory performance, outperforming relating classification schemes.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 219, 5 January 2017, Pages 210-220
Journal: Neurocomputing - Volume 219, 5 January 2017, Pages 210-220
نویسندگان
Alexandros Iosifidis, Anastasios Tefas, Ioannis Pitas,