一种新颖的基于遗传算法的正则极速学习机

作者：姚彤

来源：电脑知识与技术, 2018, 14(22): 179-181.

DOI：10.14004/j.cnki.ckt.2018.2729

• 极速学习机
• 正则极速学习机
• 遗传算法
• 人脸识别

极速学习机(extreme learning machine,ELM)具有训练速度快和良好的泛化能力等优点,已被广泛应用,并取得了较大成功。然而初始的ELM仅基于经验风险最小化,可能导致过拟合问题,因此该文结合结构风险最小化理论,采用遗传算法获取最优风险比例参数,提出了一种基于遗传算法的正则极速学习机(GA-RELM),该GA-RELM能有效避免多次迭代运算和局部极小值,整个ELM训练时间短。该文在将所提出的GA-RELM用于人脸识别,仿真实验表明了本文提出的GA-RELM性能优于ELM和BP神经网络。