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基于核极限学习机自编码多标记学习
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摘要
极限学习机相比传统自编码神经网络而言它的训练时间较短。与传统的自编码神经网络相比核极限学习机自编码神经网络没有迭代过程,网络训练时间减少而且分类精度高。在多个数据集上进行验证算法结果表明,有一定程度上的优势。
作者
李存志
钱萌
孟金彪
机构地区
安庆师范大学计算机与信息学院
出处
《数字通信世界》
2019年第12期242-243,共2页
Digital Communication World
关键词
机器学习
多标记学习
核极限学习机
自编码
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
引文网络
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数字通信世界
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