Abstract-På grund av enkelheten i deras implementationer, minst kvadratstöd vektor maskin (LS-SVM) och proximal stöd vektor maskin (PSVM) har använts i stor utsträckning i binära klassificeringsapplikationer. De konventionella LS-SVM och PSVM kan inte användas direkt i regressions- och klassificeringstillämpningar av flera klasser, även om varianter av LS-SVM och PSVM har föreslagits för att hantera sådana fall. Detta dokument visar att både LS-SVM och PSVM kan förenklas ytterligare och att en enhetlig inlärningsram för LS-SVM, PSVM och andra legaliseringsalgoritmer som refereras till extrem inlärningsmaskin (ELM) kan byggas. ELM arbetar för de "generaliserade" feedforward-nätverken med ett lager (SLFN), men det dolda lagret (eller kallad funktionskartläggning) i ELM behöver inte ställas in. Sådana SLFNs inkluderar men är inte begränsade till SVM, polynom nätverk, och konventionella feedfore neurala nätverk. Detta dokument visar följande: 1) ELM tillhandahåller en enhetlig lärplattform med en utbredd typ av funktionskartläggningar och kan tillämpas i regressions- och flerklassklassificeringsapplikationer direkt; 2) ur optimeringsmetodens synvinkel har ELM mildare optimeringsbegränsningar jämfört med LS-SVM och PSVM; 3) i teorin, jämfört med ELM, LS-SVM och PSVM uppnå suboptimala lösningar och kräver högre beräkningskomplexitet; och 4) i teorin kan ELM approximera alla målkontinuerliga funktioner och klassificera eventuella osammanhängande regioner. Som verifieras av simuleringsresultaten tenderar ELM att ha bättre skalbarhet och uppnå liknande (för regressions- och binärklassfall) eller mycket bättre (för flerklassfall) generaliseringsprestanda med mycket snabbare inlärningshastighet (upp till tusentals gånger) än traditionell SVM och LS-SVM. Index Terms-Extreme lärande maskin (ELM), funktionsmappning, kärna, minst kvadratstöd vektor maskin (LS-SVM), proximal stöd vektor maskin (PSVM), legalisering nätverk.
En nyare metod är Extreme Learning Machine (ELM) REF för regression.
Extreme Learning Machine for Regression and Multiclass Classification
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}