Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Critical Analysis of the Theoretical Framework of the Extreme Learning Machine

論文の概要: A Critical Analysis of the Theoretical Framework of the Extreme Learning Machine

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17427v1
Date: Tue, 25 Jun 2024 10:06:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-26 14:51:57.507886
Title: A Critical Analysis of the Theoretical Framework of the Extreme Learning Machine
Title（参考訳）: 極端学習機械の理論的枠組みの批判的分析
Authors: Irina Perfilievaa, Nicolas Madrid, Manuel Ojeda-Aciego, Piotr Artiemjew, Agnieszka Niemczynowicz,
Abstract要約: ELM学習アルゴリズムに反例を与える2つの主要な文とデータセットの証明を論じる。我々は、いくつかの理論的ケースにおいて、EMMの効率を正当化する基礎の代替的なステートメントを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9503475832401784
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Despite the number of successful applications of the Extreme Learning Machine (ELM), we show that its underlying foundational principles do not have a rigorous mathematical justification. Specifically, we refute the proofs of two main statements, and we also create a dataset that provides a counterexample to the ELM learning algorithm and explain its design, which leads to many such counterexamples. Finally, we provide alternative statements of the foundations, which justify the efficiency of ELM in some theoretical cases.
Abstract（参考訳）: ELM(Extreme Learning Machine)の応用が成功したにもかかわらず、基礎となる原理は厳密な数学的正当性を持っていないことを示す。具体的には、2つの主要なステートメントの証明を論じるとともに、EMM学習アルゴリズムに反例を与えるデータセットを作成し、その設計を説明し、多くの反例をもたらす。最後に、いくつかの理論的ケースにおいて、EMMの効率を正当化する基礎の代替的なステートメントを提供する。

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