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J-GLOBAL ID：201902246139809081   整理番号：19A2113963

投影データの空間関係の情報による極端学習機械の正則化【JST・京大機械翻訳】

Regularization of Extreme Learning Machines with information of spatial relations of the projected data

著者 (5件)： Araujo Lourenco R. G. (Graduate Program in Electrical Engineering, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, MG, 31270-901, Brazil) ,  Torres Luiz C. B. (Federal University of Ouro Preto, Joao Monlevade, Brazil) ,  Silvestre Leonardo J. (Federal University of Espi ́rito Santo, Sao Mateus, ES, 29932-540, Brazil) ,  Takahashi Carla (Loggi Tecnologia, Alameda Santos, Sao Paulo, SP, 01418-200, Brazil) ,  Braga Antonio P. (Federal University of Minas Gerais, Belo Horizonte, MG, 31270-901, Brazil)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CoDIT  ページ： 593-597  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,ELMニューラルネットワークの重み値を制御するために,Tikhonovの正則化パラメータの自動選択に対する新しいアプローチを提案した。データ投影(Fisherスコア)から得られた測定に基づく戦略を紹介した。7つのデータセットをテストし,結果を,正則化パラメータが交差検証を通して選択されるときに得られたものと比較した。この戦略は,満足な分類性能(p値に関して)を示し,一方,有意な訓練時間短縮を示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *正則化 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 時間短縮 ,  p値 ,  スコア ,  正則化パラメータ ,  極度学習機械 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 投影データ ,  空間関係 ,  極端学習機械 ,  正則化