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      電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>基于棧式降噪稀疏自編碼器的ELM算法

      基于棧式降噪稀疏自編碼器的ELM算法

      2021-03-22 | pdf | 2.17 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      極限學習機（ELM）隨機選擇網絡輸入權重和隱層偏置，存在網絡結構復雜和魯棒性較弱的不足。為此提出基于棧式降噪稀疏自編碼器（ SDSAE）的巸LM算法。利用 SDSAE稀疏網絡的優勢，挖掘目標數據的深層特征，為ELM產生輸入權值與隱層偏置以求得隱層輸岀權值，完成訓練分類器，同時通過加入稀疏性約朿優化網絡結構，提高算法分類準確率。實驗結果表明，與ELM、PCA-ELM、ELM-AE和DAE-ELM算法相比，該算法在處理高維含噪數據時分類準確率較髙，并且具有較強的魯棒性。

      基于棧式降噪稀疏自編碼器的ELM算法

      編碼器 算法 網絡
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