在极限学习机网络结构中,对于隐藏层节点,一般都采用Sigmoid激活函数。为了使基于极限学习机的彩色图像超分辨率算法具有更快的学习速度,更好的泛化能力,论文提出一种具有生物学激活模型且有一定稀疏表达能力的Softplus激活函数与学习能力更好的HKELM相结合的彩色图像超分辨率算法。实验证明,与传统的极限学机相比,基于Softplus+HKELM的彩色图像超分辨率算法不仅具有更好的泛化能力,而且最大程度降低了极限学习机训练的复杂度,提高了超分辨算法的实时应用性。
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