原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
在实际问题中数据的不规则分布、带有噪声以及离群点,都严重影响了极端学习机算法的分类准确率.针对这些问题,深入分析不同激活函数的特性,提出了一种基于角度优化和微分同胚理论的鲁棒激活函数(robust activation function).该鲁棒激活函数通过角度优化及微分同胚揭示数据的内在流形,从理论上证明了中心化样本长度与其偏离主空间角度为子空间偏离的主要因素,进而解决了噪声造成的主空间偏离问题,并且可尽量避免激活函数的输出值趋于零的情况.实验结果表明提出的激活函数优于其他的激活函数.
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文献信息
篇名 基于微分同胚的鲁棒激活函数的极端学习机
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 极端学习机 角度优化 微分同胚 鲁棒激活函数
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 2579-2583
页数 5页 分类号 TP181
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.09.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 闫德勤 辽宁师范大学计算机与信息技术学院 124 1071 15.0 28.0
2 徐丽丽 辽宁师范大学数学学院 11 64 6.0 8.0
3 楚永贺 辽宁师范大学计算机与信息技术学院 10 26 3.0 5.0
4 高晴 辽宁师范大学数学学院 3 16 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
极端学习机
角度优化
微分同胚
鲁棒激活函数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
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238385
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