本人編寫的incremental 隨機(jī)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)算法，該算法最大的特點(diǎn)是可以保證approximation特性，而且速度快效果不錯(cuò)，可以作為學(xué)術(shù)上的比較和分析。目前只適合benchmark的regression問題。
具體效果可參考
G.-B. Huang, L. Chen and C.-K. Siew, “Universal Approximation Using Incremental Constructive Feedforward Networks with Random Hidden Nodes”, IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 17, no. 4, pp. 879-892, 2006.
標(biāo)簽：
incremental
編寫
神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
算法
上傳時(shí)間：
2016-09-18
上傳用戶：litianchu
