【摘 要】
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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
【机 构】
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江苏省中小企业电子产品工程技术研发中心,淮安信息职业技术学院
【基金项目】
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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)
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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。
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