An Extreme Learning Machine Based on Artificial Immune System
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- Año de publicación 2018
- Idioma Inglés
- Publicado por Revista VirtualPRO,
- Descripción
- El algoritmo de la máquina de aprendizaje extremo propuesto en los últimos años ha sido ampliamente utilizado en muchos campos debido a su rápida velocidad de entrenamiento y su buen rendimiento de generalización. A diferencia de las redes neuronales tradicionales, el algoritmo ELM mejora en gran medida la velocidad de entrenamiento al generar aleatoriamente los parámetros relevantes de la capa de entrada y la capa oculta. Sin embargo, debido a los parámetros generados aleatoriamente, algunos parámetros "malos" generados pueden introducirse y traer un efecto negativo en la capacidad de generalización final. Para superar este inconveniente, este trabajo combina el sistema inmune artificial (AIS) con el ELM, es decir, AIS-ELM. Con la ayuda de la búsqueda global del AIS y su buena convergencia, los parámetros generados aleatoriamente del ELM se optimizan de forma efectiva y eficiente para conseguir un mejor rendimiento de generalización. Para evaluar el rendimiento de AIS-ELM, este trabajo lo compara con algoritmos relevantes en varios conjuntos de datos de referencia. Los resultados experimentales revelan que nuestro algoritmo propuesto siempre puede lograr un rendimiento superior.
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Citación recomendada (normas APA)
- Hindawi, "An Extreme Learning Machine Based on Artificial Immune System", -:Revista VirtualPRO,, 2018. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3436431/), el día 2024-05-18.