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基于栈式降噪稀疏自编码器的ELM算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.17 MB | 2021-03-22

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极限学习机（ELM）随机选择网络输入权重和隐层偏置，存在网络结构复杂和鲁棒性较弱的不足。为此提出基于栈式降噪稀疏自编码器（ SDSAE）的巸LM算法。利用 SDSAE稀疏网络的优势，挖掘目标数据的深层特征，为ELM产生输入权值与隐层偏置以求得隐层输岀权值，完成训练分类器，同时通过加入稀疏性约朿优化网络结构，提高算法分类准确率。实验结果表明，与ELM、PCA-ELM、ELM-AE和DAE-ELM算法相比，该算法在处理高维含噪数据时分类准确率较髙，并且具有较强的鲁棒性。

基于栈式降噪稀疏自编码器的ELM算法

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