ELM算法中随机映射作用的实验研究

通过实验研究ELM算法中随机映射的作用及神经网络中隐含层结点个数对网络泛化能力的影响。在35个数据集上进行实验,针对不同的数据集,找到网络的最优精度所对应的隐含层结点个数。实验结果表明,当随机映射使数据升维到一定维数时,网络性能得到提高。

基于限制玻尔兹曼机的极限学习机方法

针对高维数据中存在冗余以及极限学习机(ELM)存在随机给定权值导致算法性能不稳定等问题,将限制玻尔兹曼机(RBM)与ELM相结合提出了基于限制玻尔兹曼机优化的极限学习机算法(RBM-ELM).通过限制玻尔兹曼机对原始数据进行特征降维的同时,得到ELM输入层权值和隐含层偏置的优化参数.实验结果表明,相比较随机森林,逻辑回归,支持向量机和极限学习机四种机器学习算法,RBM-ELM算法能获得较高的分类精度.