基于lasso和elastic net的宽度学习系统网络结构稀疏方法

来源 :控制理论与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zuoluo1314

【摘要】

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本文提出了一种基于lasso和elastic net的宽度学习系统(BLS)网络结构稀疏方法,将标准BLS目标函数中的L2范数分别替换为lasso和elastic net,利用这两种正则化技术来约束网络输

【作者】

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褚菲苏嘉铭梁涛陈俊龙王雪松马小平

【机构】

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中国矿业大学地下空间智能控制教育部工程研究中心,中国矿业大学信息与控制工程学院,北京矿冶科技集团有限公司矿冶过程自动控制技术国家重点实验室/矿冶过程自动控制技术北京市重点实验室,华南理工大学计算机科学

【出处】

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控制理论与应用

【发表日期】

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2020年12期

【关键词】

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宽度学习系统网络结构 lasso elastic net broad learning system network structure lasso elas

【基金项目】

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国家自然科学基金项目(61973304,61503384,61702195,61751202),国家重点研发项目(2019YFA0706200,2019YFB1703600),江苏省六大人才高峰项目(DZXX–045),江苏省科技计划项目(BK20191339),广州市科技重大专项项目(202007030006),徐州市科技创新计划项目(KC19055),矿冶过程自动控制技术国家重点实验室开放课题

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本文提出了一种基于lasso和elastic net的宽度学习系统(BLS)网络结构稀疏方法,将标准BLS目标函数中的L2范数分别替换为lasso和elastic net,利用这两种正则化技术来约束网络输出权重,衡量每个网络节点输出权重对预测的影响程度,将多余的节点进行剔除,提高了网络结构的稀疏性.通过对一些回归数据集进行实验,可以看到本文提出的方法在不损失预测精度的前提下,同时简化了网络结构.

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