基于信赖域Newton 算法的ELM网络
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1. 大连理工大学电信学院
2.

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韩敏

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国家自然科学基金项目


ELM based on trust region Newton method
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    摘要:

    针对极端学习机(ELM) 网络伪逆输出权值计算方法的运算复杂度制约其训练速度问题, 提出一种基于信赖
    域Newton 算法的新型ELM网络(TRON-ELM), 并采用信赖域Newton 算法求解ELM网络的输出权值. 该算法首先
    构造一个ELM网络代价函数的Newton 方程, 并将其作为一个无约束优化问题, 采用共轭梯度法求解, 避免了求代价
    函数Hessian 矩阵逆的运算, 提高了训练速度, 信赖域条件的存在保证了算法的整体收敛性. 仿真实验结果验证了所
    提出方法的有效性.

    Abstract:

    Considering the problems that the complexity of generalized inverse limits the learning speed of extreme machine
    learning(ELM), a novel ELM, called TRON-ELM, is proposed based on the trust region Newton method in which the trust
    region Newton method is used to derive the output weights. The proposed method takes the Newton equation of the cost
    funcion of ELM as an unconstrained optimization, and a conjugate gradient method is used to solve the equation, which
    avoids solving the inverse of the Hessian matrix, thus the operation speed is improved. Meanwhile, the existence of trust
    region guarantees the global convergence. The experimental results show the effectiveness of the proposed method.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

韩敏, 王新迎.基于信赖域Newton 算法的ELM网络[J].控制与决策,2011,26(5):757-760

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  • 收稿日期:2010-02-23
  • 最后修改日期:2010-04-06
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  • 在线发布日期: 2011-05-20
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