MATLAB に基づくエクストリーム ラーニング マシン アルゴリズムの最適化と予測への応用
Extreme Learning Machine (ELM) は、単層フィードフォワード ニューラル ネットワークに基づく機械学習アルゴリズムです。このアルゴリズムは、隠れ層の重みとバイアスをランダムに初期化することでネットワークを構築し、分析ソリューションまたは疑似逆行列を使用して、出力層の重みは、トレーニング速度が速く、一般化能力が高いという特徴があります。ただし、従来の ELM アルゴリズムには、複雑な非線形関係を伴う問題を処理する場合、特定の制限があります。ELM のパフォーマンスをさらに向上させるために、パスファインダー アルゴリズムを最適化に使用することで、ELM が予測問題でより良い結果を達成できるようになります。
アルゴリズムの背景と原理:
パスファインダー アルゴリズム (Pathfinder Algorithm) は、遺伝的アルゴリズムに基づく最適化アルゴリズムであり、探検家が未知の地形で最適な経路を探索するプロセスをシミュレートします。パスファインダー アルゴリズムは、遺伝的アルゴリズムのグローバル検索機能とローカル検索機能を組み合わせたもので、問題の大域的最適解を効果的に見つけることができます。
極限学習マシンの基本原理は、隠れ層の重みとバイアスをランダムに初期化し、入力層から隠れ層までの重みを維持しながら、解析解または擬似逆関数を通じて出力層の重みを計算することです。変更なし。ただし、従来の ELM が隠れ層の重みとバイアスをランダムに初期化すると、ネットワークの収束が遅くなったり、局所的な最適解に陥ったりする可能性があります。したがって、パスファインダー アルゴリズムを使用して ELM を最適化し、全体的な最適なソリューションをより適切に発見できます。
MATLAB ソース コードの実装:
% 构建极限学习机算法优化架构
% 步骤1：加载数据集（例如，训练集和测试集）
load(