A Hybrid Regularization Semi-Supervised Extreme Learning Machine Method and Its Application
Semi-supervised extreme learning machine (SS-ELM) has been applied to many classi cation and regression assignments with high performance, in which both the labeled and unlabeled data are exploited to enhance accuracy and computation ef ciency. The Laplacian manifold regularization method has been i...
Lưu vào:
Tác giả chính: | Lei, Y. |
---|---|
Đồng tác giả: | Cen, L. |
Định dạng: | BB |
Ngôn ngữ: | en_US |
Thông tin xuất bản: |
IEEE Xplore
2020
|
Chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | http://tailieuso.tlu.edu.vn/handle/DHTL/9924 |
Từ khóa: |
Thêm từ khóa bạn đọc
Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên gắn từ khóa cho biểu ghi này!
|
Tài liệu tương tự
-
Adaptive Safe Semi-Supervised Extreme Machine Learning
Thông tin tác giả:: Ma, J.
Thông tin xuất bản: (2020) -
Neural-Response-Based Extreme Learning Machine for Image Classification
Thông tin tác giả:: Li, H.
Thông tin xuất bản: (2020) -
Real-time forecasting of near-field tsunami waveforms at coastal areas
using a regularized extreme learning machine / Iyan E. Mulia, Toshiyuki Asano, Akio Nagayama
Thông tin tác giả:: Mulia, Iyan E., và những người khác -
Online ADMM-Based Extreme Learning Machine for Sparse Supervised Learning
Thông tin tác giả:: Song, T.
Thông tin xuất bản: (2020) -
Fast and Stable Learning of Dynamical Systems Based on Extreme Learning Machine
Thông tin tác giả:: Duan, J.
Thông tin xuất bản: (2020)