کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6865603 | 679059 | 2015 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Dataset structure as prior information for parameter-free regularization of extreme learning machines
ترجمه فارسی عنوان
ساختار اطلاعاتی به عنوان اطلاعات پیشین برای تنظیم پارامترهای دستگاه های یادگیری افراطی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
منظم سازی، ماشین های یادگیری شدید ماتریس وابستگی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper proposes a novel regularization approach for Extreme Learning Machines. Regularization is performed using a priori spatial information expressed by an affinity matrix. We show that the use of this type of a priori information is similar to perform Tikhonov regularization. Furthermore, if a parameter free affinity matrix is used, like the cosine similarity matrix, regularization is performed without any need for parameter tuning. Experiments are performed using classification problems to validate the proposed approach.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 169, 2 December 2015, Pages 288-294
Journal: Neurocomputing - Volume 169, 2 December 2015, Pages 288-294
نویسندگان
Leonardo José Silvestre, André Paim Lemos, João Pedro Braga, Antônio Pádua Braga,