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            基于去噪自編碼器的鏡像極限學習機設計?

            龍求青  廖柏林  印煜民  
            【摘要】:針對極限學習機在高維度、含噪聲數據集中需要大量隱含層節點來保證分類性能的問題,設計了鏡像極限學習機.該算法使用偽逆法確定輸入權值,隨機生成輸出權值和偏置,在對數據進行分類時,它僅需極少的隱含層節點.為了提升鏡像極限學習機的分類性能和抗噪性,將它與去噪自編碼器相結合.利用去噪自編碼器對輸入數據進行特征提取,并將提取到的特征作為鏡像極限學習機的輸入數據,再進行網絡訓練.在無噪和含噪聲的MNIST,Fashion MNIST,Rectangles和Convex數據集中,將基于去噪自編碼器的鏡像極限學習機與ELM,PCA-ELM,SAA-2和DAE-ELM作對比實驗,結果表明,基于去噪自編碼器的鏡像極限學習機的綜合性能最優,用于分類的網絡隱含層節點數最少.

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