搜索筛选:
搜索耗时0.3516秒,为你在为你在102,267,441篇论文里面共找到 5 篇相符的论文内容
发布年度:
[会议论文] 作者：杨丽明,白俊健,孙群,
来源：第十届全国激光技术与光电子学学术会议 年份：2015
极限学习机(ELM)作为一种单隐层前馈神经网络已成功应用于大数据分析。它相较于传统神经网络来说结构简单,具有较快的学习速度和较好的推广性等优势。因此,ELM 的输出权...
[会议论文] 作者：白俊健,孙群,杨丽明,
来源：第十届全国激光技术与光电子学学术会议 年份：2015
极限学习机(ELM)作为一种单隐层前馈神经网络已成功应用于大数据分析。它相较于传统神经网络来说结构简单,具有较快的学习速度和较好的推广性等优势。因此,ELM 的输出权值是基于最小二乘法(LES)估计的,这容易夸大离群点和噪声的影响,导致其预测性能的不稳定。......
[期刊论文] 作者：白俊健,孙群,井诗博,杨丽明,,
来源：激光与光电子学进展 年份：2015
极限学习机(ELM)作为一种单隐层前馈神经网络已成为大数据分析的重要工具。与传统神经网络相比,ELM具有结构简单、学习速度快和推广性较好等优势。但是,ELM的输出权值是基于...
[会议论文] 作者：杨丽明,井诗博,白俊健,孙群,
来源：第十届全国激光技术与光电子学学术会议 年份：2015
极限学习机(ELM)作为一种单隐层前馈神经网络已成功应用于大数据分析.与传统神经网络相比,ELM 具有结构简单,学习速度快和较好的推广性等优势.但是,ELM 的输出权值是基于...
[会议论文] 作者：白俊健,孙群,井诗博,杨丽明,
来源：第十届全国激光技术与光电子学学术会议 年份：2015
极限学习机(ELM)作为一种单隐层前馈神经网络已成功应用于大数据分析.与传统神经网络相比,ELM 具有结构简单,学习速度快和较好的推广性等优势.但是,ELM 的输出权值是基于最小二乘法(1 east square,LES)估计的,这容易夸大离群点和噪声的影响,导致其预测性能的不......
相关搜索：
