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⛄ 内容介绍
在人工智能领域,深度学习一直是一个热门的话题。它通过模拟人脑神经网络的工作方式,实现了许多令人印象深刻的成果,如图像和语音识别等。然而,深度学习的一个主要挑战是其训练过程需要大量的计算资源和时间。为了解决这个问题,研究人员提出了一种称为极限学习机(Extreme Learning Machine,简称ELM)的方法。ELM通过随机初始化输入层到隐藏层的权重和偏置,然后通过最小二乘法来计算输出层的权重,以实现快速训练和高效的分类。
尽管ELM在许多应用中表现出色,但它仍然存在一些局限性。其中一个问题是如何选择合适的隐藏层神经元数量。过多或过少的神经元都会影响分类性能。此外,ELM对于非线性分类问题的处理能力有限。为了克服这些问题,我们提出了一种改进的ELM方法,即基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)的ELM。
粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法,灵感来自于鸟群或鱼群的行为。在PSO中,每个个体被称为粒子,它们通过在解空间中搜索来找到最优解。每个粒子都有自己的位置和速度,根据自身经验和群体的经验来更新它们的位置和速度。通过不断迭代,粒子群逐渐收敛到最优解。
我们的方法将PSO应用于ELM的隐藏层神经元数量的选择和权重的优化。首先,我们使用PSO来搜索隐藏层神经元数量的最佳组合。每个粒子代表一种组合,其位置表示隐藏层神经元数量的值。通过评估每个组合的分类性能来更新粒子的位置和速度。最终,我们选择具有最佳分类性能的组合作为ELM的隐藏层神经元数量。
接下来,我们使用PSO来优化ELM的权重。每个粒子的位置表示权重的值,通过评估每个粒子的权重来更新粒子的位置和速度。最终,我们选择具有最佳分类性能的权重作为ELM的最终权重。
通过将PSO与ELM相结合,我们的方法在数据分类任务中取得了显著的改进。我们在多个数据集上进行了实验,并与传统的ELM方法进行了比较。结果表明,我们的方法在隐藏层神经元数量选择和权重优化方面具有更好的性能。与传统ELM相比,我们的方法具有更高的分类准确性和更快的训练速度。
总之,基于粒子群算法的改进ELM方法为深度学习数据分类任务提供了一种更高效和准确的解决方案。通过PSO的帮助,我们能够选择最佳的隐藏层神经元数量和权重,从而提高了ELM的性能。未来,我们将进一步研究和改进这种方法,以应对更复杂的分类问题,并推动深度学习在各个领域的应用。
⛄ 核心代码
%带初始权值的ELM-AEfunction[output,B,Hnew]=ELM_AEWithInitial(InputW,X,ActivF,number_neurons)% ELM-AE:the function create an auto-encoder based ELM. % number_neurons:number of neurons in hidden layer.% X: the training set.% prefomance: RMSE of training.alpha=size(X);% 1:generate a random input weights% input_weights=rand(number_neurons,alpha(2))*2-1;input_weights = InputW;%输入初始权重% 2:calculating the hidden layertempH=input_weights*X';% activation functionswitch lower(ActivF) case {'sig','sigmoid'} %%%%%%%% Sigmoid H = 1 ./ (1 + exp(-tempH)); case {'sin','sine'} %%%%%%%% Sine H = sin(tempH); case {'hardlim'} %%%%%%%% Hard Limit H = double(hardlim(tempH)); case {'tribas'} %%%%%%%% Triangular basis function H = tribas(tempH); case {'radbas'} %%%%%%%% Radial basis function H = radbas(tempH); %%%%%%%% More activation functions can be added here end% 3: calculate the output weights betaH(isnan(H)) = 0;H(isinf(H)) = 0;B=pinv(H') * X ; %Moore-Penrose pseudoinverse of matrix% calculate the output : Unlike other networks the AEs uses the same weight% beta as an input weigth for coding and output weights for decoding% we will no longer use the old input weights:input_weights. Hnew=X*B';output=Hnew*pinv(B');% 4:calculate the prefomanceprefomance=sqrt(mse(X-output));end
⛄ 运行结果
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⛄ 参考文献
[1] 杜帮俊.基于改进粒子群和极限学习机的基因数据分类研究[D].中国计量大学,2019.
[2] 王亚.基于极限学习机改进模型的煤矿突水水源识别研究[D].安徽理工大学[2023-08-21].DOI:CNKI:CDMD:1.1018.195306.
[3] 张昕.基于分布式极限学习机的不确定数据流分类技术的研究与实现[D].东北大学,2014.
[4] 王晻,刘晓东,徐小慧,等.基于粒子群优化的数据分类算法[J].系统仿真学报, 2008, 20(22):6.DOI:CNKI:SUN:XTFZ.0.2008-22-037.