实时在线正则化极限学习机优化算法

"这篇研究论文提出了一个改进的在线正则化极限学习机算法，称为及时在线正则化极限学习机（TORELM），旨在提升单隐藏层前馈网络的学习性能。" 正文： 在线学习是一种在数据流不断到达时进行模型训练的方法，它允许模型随着新数据的出现而实时更新。极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是一种快速的单隐藏层神经网络训练方法，其特点是随机初始化隐藏层权重，仅通过最小化输出层权重来拟合训练数据。然而，传统的在线学习策略可能会遇到过拟合问题，特别是在数据流中存在大量新样本时。 这篇论文针对这一挑战，引入了正则化机制到在线序列极限学习机（Online Sequential ELM, OSELM）中，提出了TORELM算法。正则化是防止过拟合的一种常见技术，通过添加一个惩罚项到损失函数中，限制模型参数的复杂度。TORELM在统一框架下处理这一问题，无论是逐个样本还是分块处理数据，都能有效地应用正则化。 TORELM算法的独特之处在于它还考虑了数据的时效性。在增量训练样本中，TORELM分析每个新样本或数据块，同时考虑到新样本可能比历史数据更重要，因为它们可能更能代表当前环境或趋势。这种“及时性管理”策略使得新数据能优先于旧数据被处理，从而提高新信息对模型的影响，增强了学习算法的适应性和鲁棒性。 此外，TORELM算法允许块大小固定或可变，这为处理不同速率的数据流提供了灵活性。固定大小的块可以确保每个样本的处理时间相对均匀，而可变大小的块则能更好地应对数据流的变化。 "及时的在线正则化极限学习机"这篇研究论文提出了一个新颖的机器学习方法，该方法结合了在线学习、正则化和数据的时效性管理，以优化单隐藏层前馈网络的在线学习性能，特别是对于处理大规模、动态变化的数据流具有显著优势。TORELM有望在实时数据分析和预测任务中展现出更优秀的性能，如在物联网、金融时间序列预测和大数据分析等领域。