一种改进的极端学习机算法

• 作者: 刘作志 刘欢
• 来源期刊: 纺织高校基础科学学报
• 关键词: 单隐层前向神经网络 极端学习机 L1/2正则化
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 502-507
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文

摘要

为了提高极端学习机算法的稳定性和学习速度，结合L1／2正则化理论提出一种改进的极端学习机算法———基于L1／2正则化的快速学习算法（L1／2‐RELM ）。该算法首先采用L1／2正则项对极端学习机算法进行约束，其次运用half 算法确定网络输出权重，提高了算法的稳定性和学习速度。数值实验表明，所提算法的学习速度比极端学习机算法的学习速度更快，且性能更加稳定。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘作志	西安电子科技大学电子工程学院	2	8	2.0	2.0
2	刘欢		1	2	1.0	1.0