基于二叉级联结构的并行极速学习机算法

• 作者: 刘艳 夏娟 王磊
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 单隐层前馈神经网络 极速学习机 并行极速学习机 二叉级联结构
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 418-425
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5754字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2012.04.014

摘要

为解决因庞大的矩阵存储和计算,ELM(Extreme Learning Machines)难以应用到大规模、高维数据集的问题,提出一种基于“分而治之”策略的并行极速学习机算法.该算法利用二叉级联结构,将大规模数据集分派到多个计算节点上,并行地更新单隐层前馈网络的输出权值,且能有限步地单调收敛到最小二乘解.实验结果表明,该算法不仅泛化性能优异,并且具有非常高的加速比和并行效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王磊	西南财经大学经济信息工程学院	56	233	9.0	12.0
3	刘艳	西南财经大学经济信息工程学院	11	30	4.0	5.0
4	夏娟	西南财经大学金融智能与金融工程重点实验室	3	0	0.0	0.0