基本信息
文件名称:基于零范数近似的稀疏极限学习机研究.docx
文件大小:28.27 KB
总页数:9 页
更新时间:2025-07-03
总字数:约4.84千字
文档摘要
基于零范数近似的稀疏极限学习机研究
一、引言
随着大数据时代的来临,机器学习技术在各个领域的应用越来越广泛。极限学习机(ExtremeLearningMachine,ELM)作为一种高效的机器学习方法,已经在许多任务中取得了良好的效果。然而,当面临复杂和海量的数据时,如何保证模型的稀疏性和泛化能力成为了研究的重要问题。本文将探讨基于零范数近似的稀疏极限学习机(SparseExtremeLearningMachinebasedonL0-normApproximation)的研究,旨在提高模型的性能和泛化能力。
二、背景与相关研究
极限学习机是一种基于单层前馈神经网络的机器学习