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Extreme learning machine and its variants for time-varying neural networks

By Yibin Ye

Abstract

L’Identificazione di sistemi tempo-varianti rappresenta un problema e una sfida nell’ambito dell’elaborazione dei segnali. Una innovativa architettura neurale proposta di recente, ovvero le reti neurali tempo varianti (TV-NN), ovvero che variano nel tempo, ha dimostrato notevoli proprietà di identificazione in condizioni non lineari e non stazionari. Queste reti sono caratterizzate da pesi che invece di essere parametri numerici sono funzioni del tempo, ciascuno dei quali è una combinazione lineare di un certo insieme di funzioni di base. questo fatto aumenta inevitabilmente il numero di parametri liberi da trainare. Pertanto, l’approccio Extreme Machine Learning (ELM) è stato sviluppato per accelerare la procedura di training per la TV-NN, dando luogo all’algoritmo base ELM-TV. Inoltre, al fine di ottenere o una struttura più compatta, o determinare alcuni parametri importanti, o aggiornare la rete in modo più efficiente nel caso di applicazioni on-line, diverse varianti di ELM-TV vengono proposte e discusse nella tesi. Sono state effettuate diverse simulazioni al computer che hanno mostrato ląŕefficacia degli algoritmi implementati

Topics: ING-IND/31 - Elettrotecnica, Extreme learning machine, Nonstationary, Neural networks
Publisher: Italy
Year: 2012
OAI identifier: oai:openarchive.univpm.it:123456789/473
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