宽度学习(一):宽度学习体系:有效和高效的无需深度架构的增量学习系统[通俗易懂]
2023-06-13 09:11:42 时间
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。
Motivation
深度学习: 1,时间长:由于涉及到大量的超参数和复杂的结构,大多数神经网络的训练过程非常耗时。
2,重新训练:如果要更改神经网络的结构,或者增加样本,深度学习系统将遇到一个完整的重新训练过程。
宽度学习: 1,消除了训练过程长的缺点,并且提供了很好的泛化能力。
2,如果网络需要扩展,宽度学习网络可以快速重构,无需重新训练过程。
Preliminaries
1,RVFLNN
- 给定输入X,它乘上一组随机的权重,加上随机的偏差之后传入到增强层得到H,并且这组权重在以后不会变了。
- 输入X和增强层的计算结果H合并成一个矩阵,称为A,A=[X|H],把A作为输入,乘上权重,加上偏差之后传到输出层。
- AW = Y,W=A-1Y,A不是一个方阵,所以是没有逆矩阵的,但是,没有逆矩阵,我们可以求A的伪逆。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/143514.html原文链接:https://javaforall.cn
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