En klass klassificeringsproblem har undersökts grundligt under de senaste årtiondena. Bland en av de mest effektiva neurala nätverk metoder för en klass klassificering, autoencoder har framgångsrikt tillämpas för många tillämpningar. Denna klassificering bygger dock på traditionella inlärningsalgoritmer som backpropagation för att träna nätverket, vilket är ganska tidskrävande. För att ta itu med den långsamma inlärningshastigheten i autoencoder neurala nätverk, föreslår vi en enkel och effektiv en klass klassificering baserad på extrem inlärningsmaskin (ELM). Kärnan i ELM är att det dolda lagret inte behöver finjusteras och utgångsvikterna kan bestämmas analytiskt, vilket leder till mycket snabbare inlärningshastighet. Den experimentella utvärdering som gjorts på flera verkliga riktmärken visar att den ELM-baserade klassifikationen kan lära sig hundratals gånger snabbare än autoencoder och att den är konkurrenskraftig över en mängd olika klassklassificeringsmetoder.
I REF, ett enda lager neurala nätverk baserat på Extreme Learning Machine föreslås för en klass klassificering.
One-Class Classification with Extreme Learning Machine
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Problems in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}