bp神经网络误差函数_核函数与ELM、KELM

本文介绍了核函数的作用及其在分类和聚类中的应用,对比了BP神经网络与ELM(极限学习机)的学习原理和区别。ELM通过随机设置并固定隐含层参数,提高了学习效率,而BP神经网络依赖于梯度下降法进行参数迭代。此外,文章还提及了KELM(基于核函数的极限学习机),它结合了ELM与核函数,提升数据划分精度。

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核函数与ELM、KELM

核函数

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核函数是一种映射关系,用来升维,多应用于分类和聚类的算法中。

能够将线性不可分的数据,通过核函数的映射关系,映射到高维的空间中,寻找能够将数据分类的超平面。

ELM

ELM(Extreme learnIng Machine)极限学习机,是一种学习方式,应用于BP神经网络(前馈神经网络),对BP神经网络进行了改进和优化,提升了学习效率,并省去了参数的设定。多应用于监督学习和无监督学习。

下面通过BP神经网络和应用ELM的BP神经网络的原理来进行对比学习。

BP神经网络的原理:

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图1:梯度下降法的迭代过程

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