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两种的基于 ELM 的多层布局
发布日期:2019-11-26

  论文的其余布局如下。起首引见 RVFLNN,如图 1-3 所示。其次,给出了所提出的宽度进修算法的细节。第三,正在 MNIST 分类和 NORB 分类中尝试宽度进修系统,同时取其他各类深度神经收集进行比力。最初,给出关于宽度进修系统的结论和会商。

  如图 4 所示,假设我们供给输入数据 X 并操纵函数i(XWei+βei) 映照发生第 i 组映照特征 Zi。此中,Wei 是具有恰当维度的随机权沉系数。给定记号 Zi≡[Z1, . . . , Zi] 暗示前 i 组所有映照特征。同样的,第 j 组加强节点ξj(ZiWhj+βhj ) 被记为 Hj,同时前 j 组所有加强节点被记为 Hj≡ [H1,. . . , Hj]。现实上,按照建模使命的复杂性,能够选择分歧的 i 和 j。此外,当 i≠k 时,i 和k 能够是分歧函数。同样,当 j≠r,ξj 取ξr 也能够分歧。正在不失一般性的环境下,本文省略了随机映照i 和ξj 的下标。图 4 表征了论文提出的宽度进修收集的布局。

  另一方面,近年来除了数据量的增加之外,数据的维度也大大添加。假如将原始的「大」数据间接输入神经收集,系统往往无法再连结其无效性。若何处置高维数据比来成为迫正在眉睫的问题。降服这个难题的两个常见做法是降维和特征提取。此中,特征提取目标是寻求从输入数据到特征向量的最佳函数变换。易于实现和效率凸起的特征提取常用方式包罗,变量排序(variable ranking),特征子集选择(feature subset selection),赏罚最小二乘法(penalized least squares),随机特征提取方式,包罗非自顺应随机投影(non-adaptive random projections)和随机丛林(random forest)以及基于卷积的输入映照等等。

  表格 2 是 BLS 正在 NORB 数据库上的分类表示以及和其他模子的比力,最初两行 BL 是「宽度学」的成果,其它都是深度进修算法的成果,表白宽度进修算法是又快又准。

  另一种变形的把宽度进修布局里的加强节点,如许就能够成为宽深进修收集,如图 10,图 11 所示。宽深收集数学模子以及增量进修模子也能够期近将颁发的论文中查看。

  若是正在特征节点内,加强节点内,以及特征节点和加强节点之间成立分歧的权沉毗连,宽度进修收集能够发生分歧的变体。此中一种典型的布局如图 8,图 9 所示。对应的数学模子以及增量进修模子能够期近将颁发的论文中查看。

  RVFLNN 无效地消弭了锻炼过程过长的错误谬误,同时也了函数迫近的泛化能力。因而,RVFLNN 曾经被用来处理分歧范畴的问题,包罗函数建模和节制等。虽然 RVFLNN 显著提高了器的机能,可是正在处置以大容量和时间多变性为素质特征的大数据时,这种收集并不克不及胜任。为了对中等大小数据进行建模,C. L. Philip Chen (陈俊龙) 正在 1990 年代末也提出了一种动态逐渐更新算法 (增量进修),用于更新 RVFLNN 中新添加输入数据和新添加的加强节点的输出权沉。这项工做为调整碰到新的输入数据的系统铺平了道。

  陈传授近五年掌管取参取的各类国度科技打算包罗:国度基金委、科技部 973 物联网打算子课题和澳门科学基金会。曾衔接美国基金委,美国航天局,美国空军科研尝试室,海军研究尝试室科研打算。两次获澳门天然科学,2016 年获母校美国大学精采电机取计较机工程。

  我们对 20 万的数据,每个数据维度从一万维度到三万维度,做测试,正在 3 分钟到 50 分钟之内,宽度进修都很快的找到神经收集的权沉。别的正在函数迫近和回归问题上,BLS 和恍惚 BLS 都表示出较高的精度,具体参数设置和成果见表格 4 和 5。

  陈俊龙系澳门大学传授及科技学院前院长,博士生导师,国度千人学者,从动化学会副理事长,IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems 期刊从编。1985 年获美国大学硕士学位,1988 年获美国大学博士学位。曾正在美国大学工学院任终身传授、工学院副院长及电机计较机系从任。曾任 IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society (SMCS) 学会国际总(2012-2013),现任资深(2016-2017)。陈传授是 IEEE Fellow、AAAS Fellow、CAA Fellow、国际系统及节制论科学院院士(IASCYS)、工程师学会 Fellow,担任多个 IEEE 期刊副从编。科研标的目的包罗:系统及智能算论取工程,数据阐发及挖掘,物理建模及智能节制。

  最初,相关尝试成果被给出以验证所提出的宽度进修系统。为了确定提出的系统的无效性,论文测试了宽度进修系统正在 MNIST 数据下的分类表示。同时,为了证明 BLS 的无效性,优德88手机客户端我们将取现有「支流」方式的分类能力进行比力,包罗堆叠从动编码器(Stacked Auto Encoders,SAE),另一个版本的堆叠从动编码器(another version of stacked autoencoder,SDA),深度收集(Deep Belief Networks,DBN),基于多层器的方式(Multilayer Perceptron based methods,MLP)深玻尔兹曼机(Deep Boltzmann Machines,DBM),两种的基于 ELM 的多层布局,别离暗示为 MLELM 和 HELM。正在我们的尝试中,收集由 10×10 特征节点和 1×11000 加强节点形成。相关的权沉均为随机生成。

  深层布局神经收集和进修曾经正在很多范畴获得使用,并正在大规模数据处置上取得了冲破性的成功。目前,最受欢送的深度收集是深度信赖收集(Deep Belief Networks,DBN),深度玻尔兹曼机械(Deep Boltzmann Machines,DBM)和卷积神经收集(Convolutional neural Networks,CNN)等。

  单层前馈神经收集(Single layer feedforward neural networks,SLFN)已被普遍使用于分类和回归等问题,由于它们能够全局地迫近给定的方针函数。一般来说,基于梯度下降的 SLFN 的泛化机能对某些参数设置,例如进修率,很是。更主要的是,他们凡是正在锻炼时到局部最小值。为此,由 Yoh-Han Pao 传授正在 1990 年代提出的随机向量函数链接神经收集(random vector functional link neural network,RVFLNN)供给了分歧的进修方式。

  综上所述,我们认为 BLS 以及它的各类变体和扩展布局具有优良的成长潜力,正在现实使用中表示出其快速且高精度的优良机能。

  BLS 的测试精度以及其他所提到的深度算法测试精度如表格 1 所示。虽然 98.74% 不是最优良的(现实上,深度进修的表示仍然比 SAE 和 MLP 好),BLS 正在办事器上的锻炼时间被压缩到了 29.6968 秒。此外,该当留意的是,MNIST 数据特征的数量削减到 100。这个成果合适学者正在大数据进修中的曲觉,也就是现实使用中的数据消息凡是是冗余的。

  论文中还供给了三种分歧的增量进修算法,包罗加强节点增量,特征节点增量和输入数据增量(图 5)。因为更新输出层的 Pseudo 伪逆时,只需要计较新插手的节点的伪逆,增量进修的锻炼过程节流了大量的时间。从这个角度阐发,宽度进修系统能够高效沉建需要正在线进修的模子。

  因而近年来,一系列以提高锻炼速度为目标的深度收集以及响应的连系方式逐步惹起人们关心。此中,宽度进修系统供给了一种深度进修收集的替代方式,同时,若是收集需要扩展,模子能够通过增量进修高效沉建。

  正在 BLS 的根本上,我们提出了一种新的神经-恍惚模子,我们称之为恍惚 BLS。该恍惚 BLS 连结了 BLS 的根基布局,将 BLS 的 feature nodes 部门替代为 Takagi-Sugeno 型恍惚子系统,同时去掉了本来的 sparse autoencoder(如图 6-7 所示)。输入数据会送入每一个恍惚子系统进行处置,然后将每个恍惚子系统的输出做为 enhancement 节点的输入。正在恍惚 BLS 中,我们也只需要通过伪逆来计较顶层权沉,而恍惚子系统部门的参数将通过聚类和随机发生的数据来决定。如许我们能够削减恍惚法则数,大大加速恍惚子系统部门计较速度。正在函数迫近和分类问题上,取典范的和目前支流的神经-恍惚模子比拟,恍惚 BLS 正在精度和锻炼时间上都表示出极大的劣势。关于恍惚 BLS 的论文目前正正在审稿中,之后我们会供给更细致的描述。

  虽然深度布局收集很是强大,但大大都收集都被极端耗时的锻炼过程所搅扰。此中最次要的缘由是,上述深度收集都布局复杂而且涉及到大量的超参数。别的,这种复杂性使得正在理论上阐发深层布局变得极其坚苦。另一方面,为了正在使用中获得更高的精度,深度模子不得不持续地添加收集层数或者调整参数个数。

  别的,我们还对添加的输入测试增量宽度进修算法。测试成果如表格 3 所示,表白设想的算法高效而且无效。从而,我们进一步得出结论,本文所提出的宽度进修算法,能够逐渐更新建模系统,而无需从一起头从头锻炼整个系统。特别当系统收集到新输入数据时,现有收集布局火急需要更新以反映系统的实正在性和完整性。这一功能完全合用于大数据时代。基于上述尝试,宽度进修系统正在锻炼速度方面较着优于现有的深度布局神经收集。此外,取其他 MLP 锻炼方式比拟,宽度进修系统正在分类精确性和进修速度都有长脚的表示。取数百个迭代的高机能电脑下几十小时或几天的锻炼比拟,宽度进修系统能够正在几十秒或几分钟内轻松建立,即便正在通俗 PC 中也是如斯。

  因而,对于特征提取,能够采用「映照特征」做为 RVFLNN 的输入。本发现中提出的宽度进修系统(Broad Learning System,BLS)是基于将映照特征做为 RVFLNN 输入的思惟设想的。此外,BLS 能够正在新插手的数据以无效和高效的体例更新系统(输入的增量进修)。BLS 的设想思为:起首,操纵输入数据映照的特征做为收集的「特征节点」。其次,映照的特征被加强为随机生成权沉的「加强节点」。最初,所有映照的特征和加强节点间接毗连到输出端,对应的输出系数能够通过快递的 Pseudo 伪逆得出。为了正在宽度上扩展特征节点和加强节点,论文中额外设想了对应的宽度进修算法。同时,若是收集布局需要扩展,论文同时提出了无需完整收集再锻炼的快速增量进修算法。

  刘竹林,现为澳门大学计较机科学博士生,山东大学数学本科,澳门大学硕士结业,科研乐趣为计较智能、机械进修、函数迫近。冯霜,师范大学数学本科、硕士结业,现为澳门大学计较机科学博士生,研究乐趣为恍惚系统、恍惚神经收集及使用、计较智能。