【摘 要】
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极速学习机不仅仅是有效的分类器，还能应用到半监督学习中．但是，半监督极速学习机和拉普拉斯光滑孪生支持向量机一样，是一种浅层学习算法．深度学习实现了复杂函数的逼近并缓解了以
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
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极速学习机不仅仅是有效的分类器，还能应用到半监督学习中．但是，半监督极速学习机和拉普拉斯光滑孪生支持向量机一样，是一种浅层学习算法．深度学习实现了复杂函数的逼近并缓解了以前多层神经网络算法的局部最小性问题，目前在机器学习领域中引起了广泛的关注．多层极速学习机（ML-ELM）是根据深度学习和极速学习机的思想提出的算法，通过堆叠极速学习机．自动编码器算法（ELM-AE）构建多层神经网络模型，不仅实现了复杂函数的逼近，并且训练过程中无需迭代，学习效率高．把流形正则化框架引入ML-ELM中，提出拉普拉斯多层极速学
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