一种基于遗忘机制的在线深度极限学习机

摘要：

深度学习的发展促进了深度在线学习的发展,在线学习往往有较强的实效性.在在线极限学习机原理和深度极限学习机自动编码器原理的基础上,提出无监督的在线深度极限学习机自动编码器;并将遗忘机制引入在线深度ELM-AE,提出FOS-DELM-AE;用FOS-DELM-AE做无监督的特征学习,FOS-ELM做有监督的目标学习,使OS-ELM具备深层网络结构的同时,具备在线学习的能力.最后通过基于指标RMSE和R-square的实验验证了该算法FOS-ELM的有效性.

关键词：神经网络、特征学习、极限学习机、遗忘机制、深度自动编码器

所属期刊栏目：44

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：淮安市科技计划社会发展项目HAS2015016;2017年度校级科研基金计划项目HXYQ2017001

在线出版日期：2018-08-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：135-138