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Reduce Training Error of Extreme Learning Machine by Selecting Appropriate Hidden Layer Output Matrix

Journal of Systems Science and Systems Engineering 2021年第5期30卷 552-571页

作者： Yang Lv Bang Li Jinghu Yu Yiming Ding School of Science Wuhan University of TechnologyWuhan 430070China Center for Mathematical Sciences Wuhan University of TechnologyWuhan 430070China

Extreme learning machine(ELM)is a feedforward neural network with a single layer of hidden nodes,where the weight and the bias connecting input to hidden nodes are randomly *** output weight between hidden nodes and outputs are learned by a linear *** is interesting to ask whether the training error of ELM is significantly affected by the hidden layer output matrix H,because a positive answer will enable us obtain smaller training error from better *** single hidden layer feedforward neural network(SLFN)with one input neuron,there is significant difference between the training errors of different *** find there is a reliable strong negative rank correlation between the training errors and some singular values of the Moore-Penrose generalized inverse of *** on the rank correlation,a selection algorithm is proposed to choose robust appropriate H to achieve smaller training error among numerous *** experiments are carried out to validate the selection algorithm,including tests on real data *** results show that it achieves better performance in validity,speed and robustness.

关键词： ELM SLFNs training error Moore-Penrose generalized inverse selection algorithm

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