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單隱藏層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network, SLFN)已經(jīng)在模式識(shí)別、自動(dòng)控制及數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用，但傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方法的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足實(shí)際的需要，成為制約其發(fā)展的主要瓶頸。產(chǎn)生這種情況的兩個(gè)主要原因是：(1)傳統(tǒng)的誤差反向傳播方法(back propagation，BP)主要基于梯度下降的思想，需要多次迭代;(2)網(wǎng)絡(luò)的所有參數(shù)都需要在訓(xùn)練過程中迭代確定。因此算法的計(jì)算量和搜索空間很大。針對(duì)以上問題，借鑒ELM的一次學(xué)習(xí)思想并基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化理論提出一種快速學(xué)習(xí)方法(RELM)，避免了多次迭代和局部最小值，具有良好的泛化性、魯棒性與可控性。實(shí)驗(yàn)表明RELM綜合性能優(yōu)于ELM、BP和SVM。
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