二维分割与Tikhonov正则化的高效在线学习机
32 浏览量
更新于2024-08-30
收藏 254KB PDF 举报
"二维分割贯序正则化超限学习机是针对大规模在线学习问题的一种高效算法,结合了在线贯序超限学习机和分治策略,以提高处理大规模数据流的效率。该方法通过对高维隐层输出矩阵在实例和特征两个维度进行分割,降低了问题的规模和计算复杂度。同时,通过引入Tikhonov正则化,提升了模型的稳定性和泛化性能。实验结果显示,BP-SRELM在稳定性、预测精度和学习速度上都有显著优势,特别适合于大规模数据流的在线学习和实时建模任务。"
本文介绍了一种名为二维分割贯序正则化超限学习机(BP-SRELM)的新算法,主要针对大规模在线学习场景。在线学习是一种处理连续流入的数据流的方法,对于快速变化或海量的数据集非常有效。传统的机器学习算法在处理大规模数据时可能会遇到计算效率低下的问题,而BP-SRELM则通过结合在线贯序超限学习机(Sequential Regularized Extreme Learning Machine, SRELM)的基本思想,提出了新的解决方案。
在线贯序超限学习机是极端学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的一个变体,它以单隐藏层前馈神经网络为基础,通过随机初始化隐层权重和偏置,然后直接求解输出层权重,避免了反向传播过程,大大提高了训练速度。然而,当面对高维数据和大量实例时,即便是SRELM也可能面临计算复杂度的挑战。
BP-SRELM引入了分治策略,将高维隐层输出矩阵在实例维度和特征维度上进行分割,这有助于将大问题分解为更小、更易于处理的部分,从而降低了计算复杂性。这种二维分割策略不仅减少了计算量,还可能改善模型的泛化能力,因为它允许对局部特征进行独立处理。
此外,为了增强模型的稳定性和泛化性能,BP-SRELM采用了Tikhonov正则化(也称为L2正则化),通过在损失函数中添加正则项来约束权重矩阵,防止过拟合。Tikhonov正则化通过增加权重的平滑性,使得模型更加保守,从而提高预测的稳健性。
实验部分展示了BP-SRELM在实际应用中的优越性,包括更高的稳定性、预测精度以及更快的学习速度。这些特性使BP-SRELM成为处理大规模数据流的理想选择,特别是在需要实时建模和在线学习的场景下,如实时数据分析、流式数据挖掘和动态环境中的预测任务。
二维分割贯序正则化超限学习机(BP-SRELM)是针对大规模在线学习问题的一种创新算法,通过实例和特征的二维分割以及Tikhonov正则化,实现了高效、稳定且具有高泛化能力的学习。这一方法为处理大数据流提供了新的思路,对未来的在线学习研究和实践具有重要的指导意义。
257 浏览量
3417 浏览量
710 浏览量
840 浏览量
2919 浏览量
1108 浏览量
1827 浏览量
2017 浏览量
1464 浏览量

weixin_38722052
- 粉丝: 4
最新资源
- DotNet实用类库源码分享:多年工作经验结晶
- HALCON视觉算法实践指南与实验教程
- LabVIEW摄像头图像采集与显示技术解析
- 全面保护Drupal应用:安全模块与策略指南
- 深入理解Apache Tomcat 6.0及其Web服务器特性
- Qt Monkey工具:自动化测试Qt应用的有效方法
- Swift实现饿了么美团购物车动画教程
- Android易网新闻页面异步加载源码解析与应用
- 飞凌开发板i.MX6下Qt4.85版本WIFI模块测试程序
- 炫酷Android计时器实例解析与源码
- AD7792官方例程解析
- 城市规模图像地理定位算法实现与示例代码
- FlyMe示例应用深度解析:Xamarin.Forms新特性展示
- Linux系统nginx完整离线安装包
- 360免费图片上传系统:全面技术支持与学习资源
- 动态分区分配算法原理与实现详解