基本信息

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文档摘要

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基于随机配置网络的学习型伪度量方法及其实践探索

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今数字化时代，数据的规模和复杂性呈爆炸式增长，如何从海量数据中挖掘有价值的信息并进行有效的分析和处理，成为了众多领域面临的关键挑战。随机配置网络（StochasticConfigurationNetwork，SCN）和学习型伪度量方法作为机器学习和数据挖掘领域的重要研究方向，为解决这些问题提供了新的思路和方法，具有重要的理论意义和广泛的应用前景。

随机配置网络是一种新型的神经网络模型，它在结构和学习算法上具有独特的优势。与传统神经网络相比，SCN的隐藏层节点参数（包括连接权重和偏置）是通过随机方式生成的