| 最小学习机 |
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| 引用本文： | 王士同,钟富礼.最小学习机[J].江南大学学报(自然科学版),2010,9(5). |
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| 作者姓名： | 王士同 钟富礼 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，香港理工大学基金，江苏省自然科学基金 |
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| 摘 要： | 针对极端学习机(ELM)不能用于多层前向神经网络学习的问题,通过揭示单层前向神经网络(SLFN)的ELM与岭回归以及中心化的岭回归之间的关系,提出了SLFN的最小学习机.通过证明核化的中心化岭回归与核化的PCA之间的关系.提出以无限可微的核函数为激励函数的多层前向神经网络(MLFN)的最小学习机LLM.SLFN/MLFN的最小学习机能够保持ELM的上述优势.
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| 关 键 词： | 前向神经网络 核化的PCA算法 极端学习机 最小学习机 |
On Least Learning Machine |
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| WANG Shi-tong,Korris Fu-Lai Chung.On Least Learning Machine[J].Journal of Southern Yangtze University:Natural Science Edition,2010,9(5). |
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| Authors: | WANG Shi-tong Korris Fu-Lai Chung |
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