针对基于深度学习的Wi-Fi人体行为识别技术存在抗噪声能力弱、信号尺寸不兼容和特征提取不充分等问题,提出了一种基于连续图像深度学习的识别方法。首先把时变Wi-Fi信号重构为若干个连续图像帧,确保输入尺
基于安全半监督支持向量机的分类,matlab实现代码。
详细地表述了半监督学习的适用范围,以及算法和注意事项。
针对极限学习机(ELM) 网络结构优化问题, 提出一种改进的灵敏度剪枝ELM(ImSAP-ELM). ImSAP-ELM 将??2 正则化因子引入SAP-ELM 中, 采用留一准则确定最优隐节点数.
极限学习机的MATLAB代码,包括分类和回归的,还有对比实验
极限学习机ELM的最简单实用代码。黄广斌2004年论文代码。
榆木Julia中的极限学习机是一种单隐藏层前馈网络(SLFN)的变体,由于它们的权重没有迭代调整,因此有很大的不同。这大大提高了神经网络的速度。根据ELM理论:隐藏节点/神经元参数不仅与训练数据无关,
用于“通用”单隐藏层前馈网络(SLFN)的极限学习机(ELM)是可以使用广泛类型的功能映射的统一学习平台。 从理论上讲,ELM可以近似任何目标连续函数并分类任何不相交的区域。 在实际应用中,许多实验结
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