凸增量极限学习机的逼近阶

被引：4

作者：

王博

机构：

[1] 西北大学现代学院系部发展中心

来源：

西安工程大学学报 | 2015年 / 29卷 / 06期

关键词：

凸增量极限学习机; 单隐层前向神经网络; 逼近阶; Cauchy-Schwarz不等式;

D O I：

10.13338/j.issn.1674-649x.2015.06.019

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对增量极限学习机（Convex incremental extreme learning machine,CI-ELM）的逼近能力分析问题,提出了一种基于Cauchy-Schwarz不等式的方法对CI-ELM算法的逼近阶进行定量分析.该方法针对激活函数g（x）所生成的函数序列定义了一个特殊的规范激活函数空间D,并在D上构造目标函数空间A1（D）,在Cauchy-Schwarz不等式基础上,利用分类讨论思想及数学归纳法对CI-ELM算法的逼近阶进行定量描述,从而初步揭示CI-ELM算法快速收敛的本质.结果证明,在目标函数空间A1（D）上,CI-ELM逼近阶为O（n-1/2）.

引用

页码：756 / 760

页数：5

共 4 条

[1] 基于HS算法的Markov模型及收敛性分析 [J].

徐柳 ;

贺兴时 .

西安工程大学学报, 2013, 27 (06) :835-839

[2]

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[3]

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[4]

Convex incremental extreme learning machine[J] . Guang-Bin Huang,Lei Chen. Neurocomputing . 2007 (16)

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