論文の概要: Online Sequential Extreme Learning Machines: Features Combined From Hundreds of Midlayers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.06893v1
• Date: Fri, 12 Jun 2020 00:50:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 01:55:07.643094
• Title: Online Sequential Extreme Learning Machines: Features Combined From Hundreds of Midlayers
• Title（参考訳）: オンライン・シーケンシャル・エクストリーム・ラーニング・マシン:数百の中間層を組み合わせた機能
• Authors: Chandra Swarathesh Addanki
• Abstract要約: 本稿では階層型オンラインシーケンシャル学習アルゴリズム(H-OS-ELM)を提案する。 アルゴリズムは、一定のブロックサイズまたは異なるブロックサイズでチャンクごとにチャンクを学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we develop an algorithm called hierarchal online sequential learning algorithm (H-OS-ELM) for single feed feedforward network with features combined from hundreds of midlayers, the algorithm can learn chunk by chunk with fixed or varying block size, we believe that the diverse selectivity of neurons in top layers which consists of encoded distributed information produced by the other neurons offers better computational advantage over inference accuracy. Thus this paper proposes a Hierarchical model framework combined with Online-Sequential learning algorithm, Firstly the model consists of subspace feature extractor which consists of subnetwork neuron, using the sub-features which is result of the feature extractor in first layer of the hierarchy we get rid of irrelevant factors which are of no use for the learning and iterate this process so that to recast the the subfeatures into the hierarchical model to be processed into more acceptable cognition. Secondly by using OS-Elm we are using non-iterative style for learning we are implementing a network which is wider and shallow which plays a important role in generalizing the overall performance which in turn boosts up the learning speed
• Abstract（参考訳）: 本稿では、数百の中間層からなる単一フィードフォワードネットワークのための階層型オンラインシーケンシャル学習アルゴリズム(H-OS-ELM)と呼ばれるアルゴリズムを開発し、そのアルゴリズムはブロックサイズが一定または異なるチャンクでチャンクを学習し、他のニューロンが生成する符号化された分散情報からなる上位層におけるニューロンの多様な選択性は、推論精度よりも優れた計算上の優位性をもたらすと信じている。 Thus this paper proposes a Hierarchical model framework combined with Online-Sequential learning algorithm, Firstly the model consists of subspace feature extractor which consists of subnetwork neuron, using the sub-features which is result of the feature extractor in first layer of the hierarchy we get rid of irrelevant factors which are of no use for the learning and iterate this process so that to recast the the subfeatures into the hierarchical model to be processed into more acceptable cognition. 第二に,os-elmを学習に使用することにより,学習速度を向上させる全体的なパフォーマンスの一般化において重要な役割を果たす,より広く浅いネットワークを実現する。

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