《表1 极限学习机的优点:基于大数据分析技术的档案信息管理成本预测》
人工神经网络是一种模拟人大脑传递信息的机器学习理论,通常为3层结构,能够对问题的数据之间关联进行挖掘。在实际应用中,其存在许多缺陷,如:运算速度较慢、容易陷入局部最优、难以获得最佳的预测结果。在前人研究成果的基础上,有学者提出极限学习机算法。极限学习机通过随机设置各层之间的连接权值和阈值,在训练过程中不需要对连接权值和阈值进行修改,仅只需要设置隐含层节点数,就可以对问题进行求解,克服了传统人工神经网络存在的局限性。与传统人工神经网络相比,极限学习机的优点如表1所示。
图表编号 | XD00174671100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.07.15 |
作者 | 冯璐 |
绘制单位 | 吉林大学工程仿生教育部重点实验室 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |