Extreme learning machine

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Apresentação sobre ELM enquanto participando do Laboratório de Aprendizagem de Máquina

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Extreme learning machine

  1. 1. Extreme Learning Machine Felipe Lima Simões FATEC Baixada Santista – Rubens Lara
  2. 2. Contexto atual e surgimento do ELM Redes neurais e SVM têm despontado como as principais técnicas utilizadas no campo de aprendizagem de máquina. Porém, ambas são técnicas que exigem muito do desempenho computacional, bem como de sintonia fina dos parâmetros.
  3. 3. O que é ELM Um algoritmo de aprendizagem baseado em redes neurais com rápido mecanismo de treinamento e que não requer sintonia dos pesos.
  4. 4. Como ele se distingue • Única camada oculta de neurônios • Independe da base de dados para gerar pesos da camada de entrada e parâmetros (biases) da camada oculta • Cálculo dos pesos de saída são estimados através de generalização de matriz inversa (Moore-Penrose)
  5. 5. Método de aplicação 1. Atribua parâmetros aleatórios aos neurônios da camada oculta (pesos de entrada) 2. Calcule a saída da camada oculta. H = [ h(x1), h(x2)..., h(xN)] 3. Calcule os pesos de saída β
  6. 6. Disponível para contato: felipe_lima_simoes@hotmail.com http://br.linkedin.com/in/felipelsimoes Obrigado

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