作者：王华; 潘力; 尹晓宇超限学习机自适应神经网络自动编码
摘要：针对传统超限学习(ELM)存在隐含层神经元数量大导致存储要求高和训练时间长的问题,提出了一种自适应接受域超限学习机模型(RF-A-ELM)。该模型通过建立一个深度超限学习网络作为监督自动编码的模块,即实现了训练模块。此外,在具有相同隐藏单元总数的条件下较传统ELM方法,该方法提供的快速训练算法极大的降低了训练时间。
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《电脑编程技巧与维护》（CN：11-3411/TP）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《电脑编程技巧与维护》一直秉承"实用第一，智慧密集"的办刊宗旨，定位与从事电脑编程，计算机系统应用，计算机系统软件研发和维护人群，坚持"质量第一，读者为本"的原则，"与时俱进，不断创新"的办刊理念，紧紧跟踪计算机技术、网络技术、信息技术发展和应用的脚步，培养和造就具有高超编程技能、系统应用研发与维护能力的专业人员是杂志一贯遵循的目标。
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